大模型测试流程自动化

大模型测试流程自动化

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们致力于构建一套完整的自动化测试体系，以提升大模型的质量和可靠性。

核心测试流程自动化方案

1. 自动化测试框架搭建

pip install pytest pytest-asyncio
pip install transformers datasets

2. 核心测试脚本示例

import pytest
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

class TestModel:
    def setup_method(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_path")
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_path")
    
    def test_model_generation(self):
        inputs = self.tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
        outputs = self.model.generate(**inputs)
        assert len(outputs[0]) > 0

if __name__ == "__main__":
    pytest.main(["-v", "test_model.py"])

3. CI/CD集成步骤

1. 配置GitHub Actions工作流
2. 自动化部署测试环境
3. 执行自动化测试套件
4. 生成测试报告并推送结果

通过以上方案，我们能够显著提升大模型测试效率，确保每次更新都能得到充分验证。