大模型服务测试自动化工具推荐

大模型服务测试自动化工具推荐

在大模型微服务化改造过程中，测试自动化是保障服务质量的关键环节。本文推荐几款适用于大模型服务的测试自动化工具，并提供可复现的实践方案。

工具推荐

1. Locust - 用于负载测试和性能评估

from locust import HttpUser, task, between

class ModelUser(HttpUser):
    wait_time = between(1, 5)
    
    @task
    def predict(self):
        self.client.post("/v1/predict", json={
            "prompt": "测试提示词",
            "max_tokens": 100
        })

2. pytest + requests - 单元测试框架

import pytest
import requests

def test_model_endpoint():
    response = requests.post(
        "http://localhost:8000/v1/predict",
        json={"prompt": "Hello"}
    )
    assert response.status_code == 200
    assert "result" in response.json()

实践建议

• 建立测试环境与生产环境的隔离
• 配置监控告警，及时发现服务异常
• 定期更新测试用例以适应模型版本迭代

这些工具可以帮助DevOps团队更好地治理大模型微服务，确保服务质量。