测试流程梳理：微调模型上线前的质量保障体系
在LLM微调工程化实践中，测试环节往往被忽视，但却是决定模型能否顺利上线的关键。本文将分享一套可复现的测试流程，确保微调后的模型质量。
1. 环境准备
# 安装必要的测试依赖
pip install transformers datasets torch
# 准备LoRA微调权重目录结构
mkdir -p lora_weights/{adapter_model.bin,config.json}
2. 基础功能测试
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-base-model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"your-base-model",
load_in_8bit=True,
device_map="auto"
)
# 加载LoRA权重
model.load_adapter("lora_weights/adapter_model.bin")
# 测试生成
input_text = "你好"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
3. 性能基准测试
import time
test_prompts = ["请介绍一下你自己", "什么是LoRA微调"]
start_time = time.time()
for prompt in test_prompts:
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=30)
end_time = time.time()
print(f"平均响应时间: {(end_time-start_time)/len(test_prompts)*1000:.2f}ms")
4. 模型一致性测试
通过对比微调前后的输出结果，验证微调是否按预期生效。
以上流程可在生产环境前有效规避风险。
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