LLM测试工具的兼容性测试
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临一个核心挑战：如何确保不同测试工具在不同LLM环境下的兼容性。本文将分享一套完整的兼容性测试方案。
测试场景
当前主流LLM测试工具包括：
- LLM Testing Framework (LTF)
- Model Quality Checker (MQC)
- Automated Evaluation Suite (AES)
兼容性测试步骤
- 环境准备
# 安装基础依赖
pip install torch transformers datasets
# 安装测试工具
pip install ltf mqc aes
- 执行兼容性测试
from ltf import LLMTester
from mqc import QualityChecker
from aes import EvaluationSuite
# 初始化测试组件
ltf = LLMTester()
mqc = QualityChecker()
aes = EvaluationSuite()
# 测试不同模型的兼容性
models = ['gpt-3.5', 'llama-2', 'mistral']
test_cases = [
{'model': m, 'test_type': 'performance'}
for m in models
]
# 并发执行测试
for case in test_cases:
ltf.run(case)
mqc.run(case)
aes.run(case)
- 结果验证 确保测试报告中包含：
- 执行时间统计
- 错误率分析
- 资源占用情况
测试建议
建议在社区中分享你的测试工具兼容性报告，包括具体版本号和环境配置，以帮助其他测试工程师避免重复工作。
注意：请遵守社区规则，禁止虚假测试报告，所有测试必须在合法授权的环境中进行。
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