LLM测试环境快速搭建指南

在大模型测试与质量保障工作中，快速搭建稳定可靠的测试环境是提升测试效率的关键。本文将为您介绍一套可复现的LLM测试环境搭建方案。

环境要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+ 或 CentOS 7+
• Python版本：3.8-3.10
• GPU显卡：NVIDIA RTX 3090+（推荐）

快速搭建步骤

1. 环境初始化

# 更新系统包管理器
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装基础工具
sudo apt install -y git python3-pip python3-venv curl wget

2. Python虚拟环境配置

python3 -m venv llm_test_env
source llm_test_env/bin/activate
pip install --upgrade pip

3. 安装LLM测试依赖

pip install transformers torch accelerate datasets
pip install pytest pytest-xdist pytest-cov
pip install langchain openai anthropic

4. 验证环境

# test_env.py
from transformers import pipeline
import torch

def test_model_loading():
    try:
        pipe = pipeline("text-generation", model="gpt2")
        print("模型加载成功")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"模型加载失败: {e}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    test_model_loading()

5. 自动化测试配置

# pytest.ini
[pytest]
markers =
    integration: 标记集成测试
    unit: 标记单元测试
    performance: 标记性能测试

addopts = --verbose --tb=short

通过以上步骤，您可以在30分钟内搭建起一个完整的LLM测试环境，为后续的自动化测试和质量保障工作奠定基础。