LLM测试环境配置管理

LLM测试环境配置管理

在开源大模型测试与质量保障社区中，配置管理是确保测试结果可靠性和可复现性的关键环节。本文将详细介绍如何有效管理LLM测试环境。

环境配置标准化

首先，建立统一的环境配置模板：

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  llm-test:
    image: llama-cpp-python:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./models:/app/models
      - ./tests:/app/tests
    environment:
      - MODEL_PATH=/app/models/llama-7b.ggmlv3.q4_0.bin
      - PORT=8000

环境初始化脚本

创建可复现的环境初始化脚本：

#!/bin/bash
# setup_test_env.sh

# 1. 拉取基础镜像
sudo docker pull llama-cpp-python:latest

# 2. 创建目录结构
mkdir -p models tests data

# 3. 下载测试模型
wget -O models/llama-7b.ggmlv3.q4_0.bin \
  https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGML/resolve/main/llama-2-7b.ggmlv3.q4_0.bin

# 4. 启动测试环境
sudo docker-compose up -d

环境状态监控

通过自动化脚本定期检查环境健康状态：

import requests
import time

def check_environment_health():
    try:
        response = requests.get('http://localhost:8000', timeout=5)
        return response.status_code == 200
    except Exception as e:
        print(f'Environment unhealthy: {e}')
        return False

# 定期检查
while True:
    if not check_environment_health():
        # 重启环境
        os.system('docker-compose down && docker-compose up -d')
    time.sleep(60)

配置版本控制

所有配置文件纳入git管理，确保团队成员使用一致的测试环境。通过CI/CD流水线自动部署和验证环境配置，保障测试环境的一致性和可靠性。