LLM测试环境部署策略

LLM测试环境部署策略踩坑记录

作为测试工程师，最近在为开源大模型项目搭建测试环境时，踩了不少坑。分享一下我的部署策略和遇到的问题。

基础环境准备

首先，我选择了Ubuntu 20.04作为基础系统，安装了Python 3.9和Docker环境：

sudo apt update
sudo apt install docker.io python3-pip

环境搭建步骤

1. 拉取测试镜像：

   docker pull modelscope/llm-test-env:latest
   

2. 创建容器网络：

   docker network create llm-test-net
   

3. 启动测试服务：

   docker run -d --name test-llm \
     --network llm-test-net \
     -p 8000:8000 \
     modelscope/llm-test-env:latest
   

遇到的问题

1. 端口冲突：默认端口被占用，需要先检查端口使用情况
2. 内存不足：大模型测试需要至少16GB内存，建议配置swap空间
3. 网络配置错误：容器间通信失败，需确保网络正确连接

优化建议

• 建议使用Docker Compose管理多服务依赖
• 设置合理的资源限制避免系统崩溃
• 建立环境清理脚本，保证测试环境纯净

对于自动化测试工具的分享，推荐使用pytest配合docker-compose进行环境管理。