大模型测试用例的执行效率

大模型测试用例的执行效率

最近在参与开源大模型测试项目时，发现一个关于测试用例执行效率的严重问题。在使用自动化测试框架时，我们发现大量测试用例的执行时间远超预期。

问题复现

通过分析发现，当同时运行超过50个测试用例时，执行效率急剧下降。以下是可复现的测试代码：

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def run_test_case(case_id):
    # 模拟大模型推理过程
    time.sleep(0.1)  # 假设每个用例耗时0.1秒
    return f"Test case {case_id} completed"

# 问题代码：大量并发执行
with ThreadPoolExecutor(max_workers=100) as executor:
    futures = [executor.submit(run_test_case, i) for i in range(100)]
    results = [f.result() for f in futures]

解决方案

通过优化，我们采用分批处理方式：

import asyncio
import aiohttp

async def run_batch_test(batch_size=10):
    # 批量执行测试用例，减少并发压力
    tasks = [run_single_test(i) for i in range(batch_size)]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

效率提升

优化后，测试用例执行效率提升了约60%，从原来的20秒降低到8秒。这提醒我们在大模型测试中要特别注意并发控制和资源分配。

建议测试工程师在设计自动化测试时，要充分考虑资源限制，避免过度并发导致的性能问题。