大模型测试中的异常处理机制设计

在大模型测试过程中，异常处理机制的设计直接关系到测试的稳定性和可靠性。最近在测试一个基于Transformer架构的大模型时，遇到了一个典型的异常处理问题。

问题现象：当输入包含超长序列（超过4096个token）时，模型会抛出MemoryError或CUDA OutOfMemory异常，导致整个测试流程中断。

复现步骤：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 初始化模型和tokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 构造超长输入序列
long_text = "Hello world " * 5000  # 超长文本
inputs = tokenizer(long_text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=4096)

# 执行推理
try:
    outputs = model(**inputs)
    print("推理成功")
except Exception as e:
    print(f"异常: {e}")

解决方案：在测试框架中添加了异常捕获和降级处理机制，当检测到内存不足时，自动将输入分块处理或返回默认结果。这不仅提高了测试的鲁棒性，也避免了因单个异常导致整个测试套件中断。

这种设计对于大模型测试环境来说至关重要，特别是在自动化测试场景下，良好的异常处理能够显著提升测试效率和稳定性。