大模型测试环境的稳定性评估
最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个让人头疼的问题：测试环境频繁崩溃。经过深入排查，发现是环境配置和资源管理存在严重问题。
问题现象
测试过程中，每次运行超过100个测试用例后，环境就会出现内存溢出，导致整个测试框架瘫痪。最初以为是模型本身的问题，但通过单测验证发现模型功能正常，问题出在环境配置上。
复现步骤
# 1. 环境初始化
export PYTHONPATH=/path/to/model/tests
python -m pytest test_suite.py -v --tb=short
# 2. 观察内存使用情况
watch -n 1 'free -h'
# 3. 模拟长时间运行
for i in {1..200}; do
python -m pytest test_case_00$i.py -v --tb=short &
done
根本原因分析
通过分析发现，测试环境缺少合理的资源回收机制。每次测试用例执行后，没有及时释放GPU内存和Python进程资源，导致资源泄露。
解决方案
- 添加自动清理脚本：
cleanup.sh - 调整pytest配置文件：
pytest.ini - 配置Docker容器的内存限制
建议改进
建议所有测试工程师都应建立环境稳定性监控机制，特别是对于大模型测试这种资源密集型场景，避免重复踩坑。
经验教训：大模型测试环境的稳定性评估不是可有可无的，它直接关系到测试效率和结果可靠性。
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