大模型服务的自动化测试流程

大模型服务的自动化测试流程

在大模型系统架构设计中，自动化测试是确保服务质量的关键环节。本文将分享一个可复现的自动化测试流程，适用于大模型服务的全链路测试。

核心测试框架

import unittest
import requests
import time

class ModelAPITest(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.base_url = "http://localhost:8080/v1"
        self.headers = {"Content-Type": "application/json"}
    
    def test_model_inference(self):
        # 测试推理性能
        payload = {
            "prompt": "请用一句话描述人工智能",
            "max_tokens": 100,
            "temperature": 0.7
        }
        
        start_time = time.time()
        response = requests.post(f"{self.base_url}/completions", 
                              json=payload, 
                              headers=self.headers)
        end_time = time.time()
        
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        self.assertLess(end_time - start_time, 5.0)  # 响应时间 < 5s

关键测试维度

1. 功能测试：验证模型输出是否符合预期格式
2. 性能测试：监控响应时间和吞吐量
3. 稳定性测试：连续请求测试系统稳定性
4. 负载测试：模拟高并发场景

部署建议

• 使用Jenkins或GitLab CI集成测试流程
• 配置监控告警机制
• 建立测试数据集管理规范

这套流程已在多个大模型服务中验证，可作为架构设计中的测试参考方案。