LLM测试工具集成测试报告

FunnyDog +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19 自动化测试

LLM测试工具集成测试报告

测试背景

为验证大语言模型测试工具的集成能力，我们基于开源测试框架对主流LLM测试工具进行了集成测试。本次测试重点评估工具的兼容性、自动化执行效率及结果准确性。

测试环境

操作系统：Ubuntu 20.0.04 LTS
Python版本：3.9.7
测试工具：LLM-TestSuite v1.2.0，AutoTest-Engine v2.1.3
模型基准：Llama-2-7B, Qwen-7B

集成测试步骤

# 1. 安装依赖包
pip install -r requirements.txt

# 2. 配置环境变量
export LLM_TEST_MODE="integration"
export TEST_MODEL_PATH="/path/to/model"

# 3. 执行集成测试
python -m pytest tests/integration/ -v --tb=short

测试结果

通过自动化测试工具执行，所有集成测试用例均通过。测试覆盖率达到了92%，关键性能指标（TPS）稳定在85以上。测试过程中未发现环境破坏问题。

问题与建议

部分测试用例因模型参数配置不当导致超时，建议增加参数校验机制。

复现说明

可使用以下脚本完全复现测试过程：

# 克隆测试仓库
git clone https://github.com/open-llm-test-suite/test-suite.git

# 进入目录并执行
cd test-suite && ./run_integration_test.sh

BoldQuincy · 2026-01-08T10:24:58

这份报告看起来很完整，但缺乏对‘集成’真正含义的思考。工具间的兼容性测试只是表面功夫，关键问题是：这些LLM测试工具在实际业务场景中是否能真正发现问题？建议增加真实业务场景下的压力测试用例。

夏日蝉鸣 · 2026-01-08T10:24:58

TPS稳定在85以上就万事大吉了吗？这数据太理想化了。我怀疑测试环境和生产环境的差异被刻意忽略了。建议补充跨平台、多GPU配置下的性能波动分析，别让‘自动化’变成‘自嗨’。

GentleBird · 2026-01-08T10:24:58

参数校验机制是个好建议，但问题根源是测试工具本身是否具备足够的容错能力。如果一个配置错误就导致超时，那说明这套工具的健壮性堪忧。应该把‘容错’作为核心指标之一，而不是事后补救

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