大模型服务测试用例设计方法

大模型服务测试用例设计方法

在大模型微服务化改造过程中，测试用例的设计直接关系到服务的稳定性和可靠性。本文将分享一套适用于大模型服务的测试用例设计方法。

测试用例设计原则

1. 功能覆盖性：确保每个API端点都有对应的测试用例
2. 边界条件测试：重点测试输入参数的边界值
3. 性能基准测试：建立服务响应时间基线

核心测试用例示例

import unittest
import requests
import time

class ModelServiceTest(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.base_url = "http://localhost:8080/api/v1/model"
        
    def test_model_inference_basic(self):
        # 基础推理测试
        payload = {
            "prompt": "你好，世界",
            "max_tokens": 100
        }
        response = requests.post(f"{self.base_url}/infer", json=payload)
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        self.assertIn("result", response.json())
        
    def test_model_performance(self):
        # 性能测试
        start_time = time.time()
        response = requests.post(f"{self.base_url}/infer", json={"prompt": "test"})
        end_time = time.time()
        
        self.assertLess(end_time - start_time, 2.0)  # 响应时间应小于2秒
        
    def test_model_error_handling(self):
        # 错误处理测试
        response = requests.post(f"{self.base_url}/infer", json={"invalid": "data"})
        self.assertIn(response.status_code, [400, 422])

监控指标集成

建议将测试用例与监控系统集成，通过Prometheus收集关键指标：

• 响应时间分布
• 错误率统计
• 并发处理能力

通过这样的测试设计方法，可以有效保障大模型服务在微服务架构下的稳定运行。

注意事项：请确保测试环境与生产环境配置一致，避免因环境差异导致的测试偏差。