大模型测试结果可视化方法研究
随着大模型在各行业的广泛应用，测试结果的可视化变得尤为重要。本文将探讨如何构建有效的可视化方案来展示大模型测试结果。
可视化方案设计
1. 测试指标可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
test_results = pd.DataFrame({
'metric': ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1_score'],
'value': [0.85, 0.82, 0.88, 0.85]
})
plt.figure(figsize=(10,6))
bars = plt.bar(test_results['metric'], test_results['value'])
plt.ylabel('Score')
plt.title('Model Performance Metrics')
for bar in bars:
height = bar.get_height()
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
f'{height:.2f}',
ha='center', va='bottom')
plt.show()
2. 测试用例执行状态可视化
import seaborn as sns
import numpy as np
# 模拟测试用例状态数据
status_data = {
'test_case': ['TC001', 'TC002', 'TC003', 'TC004', 'TC005'],
'status': ['pass', 'fail', 'pass', 'skip', 'pass']
}
# 创建状态映射
status_map = {'pass': 0, 'fail': 1, 'skip': 2}
status_data['status_code'] = [status_map[s] for s in status_data['status']]
# 可视化
sns.set(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.barplot(data=pd.DataFrame(status_data), x='test_case', y='status_code')
plt.yticks([0, 1, 2], ['Pass', 'Fail', 'Skip'])
plt.title('Test Case Execution Status')
plt.show()
自动化测试环境配置
为确保可视化结果的准确性，建议使用以下环境：
- Python 3.8+
- matplotlib, seaborn, pandas 等可视化库
- Docker 环境保证测试一致性
可复现步骤
- 安装依赖包：
pip install matplotlib seaborn pandas - 准备测试数据
- 执行上述代码段
- 查看生成的图表
通过以上方法，测试工程师可以快速了解大模型测试的整体表现，为质量决策提供直观依据。
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