开源大模型测试效率监控

在开源大模型测试中，效率监控是保障质量的关键环节。本文将分享一套可复现的自动化测试效率监控方案。

核心监控指标

测试执行时间：从任务启动到完成的总耗时
资源利用率：CPU、内存、GPU使用率
成功率：通过/失败的测试用例比例
吞吐量：单位时间内处理的测试用例数

实现方案

使用Python脚本监控测试过程，核心代码如下：

import time
import psutil
import logging
from datetime import datetime

# 初始化监控器
class TestMonitor:
    def __init__(self):
        self.start_time = None
        self.start_cpu = None
        self.start_memory = None
        
    def start_monitor(self):
        self.start_time = time.time()
        self.start_cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)
        self.start_memory = psutil.virtual_memory().percent
        
    def get_metrics(self):
        elapsed_time = time.time() - self.start_time
        current_cpu = psutil.cpu_percent(interval=1)
        current_memory = psutil.virtual_memory().percent
        
        return {
            'elapsed_time': elapsed_time,
            'cpu_usage': current_cpu,
            'memory_usage': current_memory,
            'timestamp': datetime.now().isoformat()
        }