大模型测试环境资源管理策略

大模型测试环境资源管理策略

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们深知测试环境的稳定性和资源利用率对测试工作的重要性。本文将分享一套可复现的大模型测试环境资源管理策略。

环境资源分配机制

# 创建Docker容器时指定资源限制
sudo docker run -d \
  --name=model-test-env \
  --memory=16g \
  --cpus=4.0 \
  --shm-size=8g \
  --network=model-net \
  model-test-image:latest

自动化资源监控脚本

import psutil
import time

def monitor_resources():
    while True:
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        memory = psutil.virtual_memory()
        print(f"CPU: {cpu_percent}% | Memory: {memory.percent}%")
        time.sleep(30)

资源回收策略

通过设置容器生命周期管理和定期清理临时文件，确保测试环境的可持续使用。

实施建议

1. 建立资源使用规范
2. 部署监控告警系统
3. 定期评估资源分配效率

此策略已在多个开源大模型项目中验证有效，欢迎社区成员分享各自的最佳实践。