大模型测试环境的配置审计
在开源大模型测试与质量保障社区中，确保测试环境的稳定性和一致性是高质量测试的基础。本文将详细介绍如何对大模型测试环境进行配置审计，包括关键组件检查、环境变量验证以及自动化检测脚本。
配置审计要点
1. 硬件资源检查
# 检查GPU信息
nvidia-smi
# 检查内存使用情况
free -h
# 检查CPU负载
top -bn1 | head -20
2. 软件环境验证
# 检查Python版本
python --version
# 检查关键依赖库
pip list | grep -E "(torch|transformers|accelerate)"
# 验证CUDA版本
nvcc --version
自动化审计脚本
#!/bin/bash
# test_env_audit.sh
echo "=== 大模型测试环境配置审计 ==="
# 检查GPU状态
gpu_check=$(nvidia-smi --query-gpu=memory.total,memory.used --format=csv,noheader,nounits)
if [ -z "$gpu_check" ]; then
echo "❌ GPU未检测到"
else
echo "✅ GPU状态正常"
fi
# 检查内存资源
cpu_mem=$(free | awk '/Mem:/ {print $2}')
if [ "$cpu_mem" -lt 4000000 ]; then
echo "⚠️ 内存不足，建议至少4GB"
else
echo "✅ 内存充足"
fi
# 检查Python环境
python_version=$(python --version 2>&1)
echo "Python版本: $python_version"
常见问题排查
- 环境变量未正确设置（如PYTHONPATH、CUDA_PATH）
- 依赖库版本冲突
- GPU驱动与CUDA版本不兼容
通过定期执行配置审计，可以有效避免因环境问题导致的测试失败，确保测试结果的可靠性。
建议将此审计脚本集成到CI/CD流程中，实现自动化环境验证。
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