大模型测试数据的版本管理

在大模型测试过程中，数据版本管理是确保测试结果可复现性和质量可控性的关键环节。本文将从实际测试场景出发，对比分析几种主流的数据版本管理方案。

问题背景

大模型测试中，测试数据的频繁更新和迭代往往导致测试结果不可复现。特别是在多轮测试、回归测试场景下，缺乏有效的版本控制机制会导致测试环境混乱。

方案对比

1. Git LFS 方案

适用于：数据量适中、需要版本历史追踪的场景

# 初始化仓库
mkdir model-test-data && cd model-test-data
git init

# 添加大文件跟踪
git lfs track "*.csv"
git lfs track "*.json"

# 提交版本
git add .gitattributes
git commit -m "Initial commit with LFS tracking"

2. 数据库管理方案

适用于：需要复杂查询、权限控制的场景

import sqlite3
from datetime import datetime

class DataVersionManager:
    def __init__(self, db_path):
        self.conn = sqlite3.connect(db_path)
        self.create_table()
    
    def create_table(self):
        self.conn.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS versions (
                id INTEGER PRIMARY KEY,
                version_name TEXT UNIQUE,
                file_path TEXT,
                created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
            )''')
        self.conn.commit()

实践建议

建议采用Git LFS + 自动化脚本的组合方案，既保证了版本控制，又便于测试工程师快速复现环境。通过编写标准化的初始化脚本，可有效降低测试环境搭建成本。