大模型服务的故障注入测试

在大模型系统架构设计中，故障注入测试是验证系统鲁棒性的重要手段。本文将分享一个可复现的故障注入测试方案。

测试目标

验证大模型服务在以下场景下的容错能力：

• 模型推理服务中断
• 缓存失效
• 数据库连接异常

实施步骤

1. 环境准备

pip install pytest-mock mock

2. 核心测试代码

import pytest
import requests
from unittest.mock import patch, MagicMock

class TestModelFaultInjection:
    def test_model_service_down(self):
        # 模拟模型服务不可用
        with patch('requests.post') as mock_post:
            mock_post.side_effect = requests.ConnectionError()
            
            # 调用大模型接口
            response = self.call_model_api()
            assert response.status_code == 503  # 降级处理
    
    def test_cache_failure(self):
        with patch('redis.Redis.get') as mock_get:
            mock_get.side_effect = Exception("Cache Error")
            
            response = self.call_model_api()
            assert response.status_code == 200  # 继续处理

3. 部署建议

• 在预发环境先行测试
• 设置合理的超时时间
• 实现优雅降级机制

通过故障注入测试，我们能提前发现架构设计中的薄弱环节，确保大模型服务的稳定性和可靠性。

关键要点

• 故障注入应覆盖核心链路
• 重视异常处理逻辑
• 建立自动化测试流程

此方法论已在多个大模型项目中验证有效。