大模型测试自动化平台搭建经验
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们致力于构建高效的自动化测试体系。本文将分享一个可复现的大模型测试自动化平台搭建方案。
环境准备
首先需要准备以下环境：
# 安装必要的依赖
pip install pytest pytest-asyncio
pip install transformers torch datasets
核心组件搭建
- 测试框架选择：使用pytest作为主测试框架，配合pytest-asyncio处理异步测试。
- 模型加载模块：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
class ModelLoader:
def __init__(self, model_name):
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
- 测试用例编写：
import pytest
def test_model_inference(model_loader):
inputs = model_loader.tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model_loader.model(**inputs)
assert outputs is not None
自动化部署
通过Docker容器化部署，确保环境一致性。建议使用GitHub Actions进行CI/CD自动化测试。
此方案可有效提升测试效率，降低人工成本。
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