LLM测试工具的自动化执行

LLM测试工具的自动化执行

在开源大模型测试与质量保障社区中，自动化测试已成为提升测试效率和保证模型质量的关键手段。本文将介绍如何通过自动化工具执行LLM测试，并提供可复现的代码示例。

自动化测试框架搭建

我们采用Python编写自动化测试脚本，使用unittest框架配合requests库进行API调用。首先创建测试类：

import unittest
import requests
import json

class LLMTestSuite(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.base_url = "http://localhost:8000"
        self.headers = {"Content-Type": "application/json"}
    
    def test_model_response(self):
        payload = {
            "prompt": "请解释什么是人工智能",
            "max_tokens": 100
        }
        response = requests.post(f"{self.base_url}/generate", 
                              headers=self.headers, 
                              data=json.dumps(payload))
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        result = response.json()
        self.assertIn("text", result)

执行测试的脚本

创建run_tests.py文件来自动化执行所有测试用例：

import unittest
from test_llm import LLMTestSuite

if __name__ == "__main__":
    # 创建测试套件
    suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(LLMTestSuite)
    
    # 运行测试并输出结果
    runner = unittest.TextTestRunner(verbosity=2)
    runner.run(suite)

完整执行流程

1. 启动大模型服务：docker run -p 8000:8000 model-server
2. 运行测试：python run_tests.py
3. 查看测试结果报告

这种自动化方式不仅提高了测试效率，还能确保每次模型更新后都能快速验证核心功能。建议在CI/CD流程中集成此类自动化测试工具，实现持续质量保障。

在实际项目中，还可以结合pytest、allure等更高级的测试框架来增强报告和监控能力。