开源大模型质量评估框架

开源大模型质量评估框架：从理论到实践

在开源大模型快速发展的今天，如何构建一套科学的质量评估框架成为测试工程师面临的重要课题。本文将基于开源大模型测试与质量保障社区的实践经验，分享一个可复现的质量评估框架。

核心评估维度

我们提出的评估框架包含三个核心维度：

1. 功能正确性 - 通过标准化测试用例验证模型输出是否符合预期
2. 性能稳定性 - 测试响应时间、并发处理能力等指标
3. 鲁棒性 - 验证模型对异常输入的处理能力

可复现测试示例

import requests
import json
import time

def test_model_performance(model_url, test_data):
    start_time = time.time()
    response = requests.post(model_url, json=test_data)
    end_time = time.time()
    
    # 验证响应时间
    assert end_time - start_time < 5.0, "响应时间超过5秒"
    
    # 验证输出格式
    result = response.json()
    assert 'output' in result, "缺少输出字段"
    
    return result

# 测试用例执行
if __name__ == "__main__":
    test_data = {
        "prompt": "请简要介绍人工智能",
        "max_tokens": 100
    }
    result = test_model_performance("http://localhost:8000/inference", test_data)
    print(f"测试结果: {result}")

自动化测试工具推荐

建议使用pytest结合自定义fixture进行批量测试，确保测试环境的一致性。

该框架已在多个开源项目中成功应用，为大模型质量保障提供了可靠的技术支撑。