大模型测试环境搭建最佳实践
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常遇到测试工程师在搭建大模型测试环境时踩坑的情况。本文将分享一套可复现的环境搭建方案，帮助大家避免常见问题。
环境要求
- Python 3.8+
- GPU 显存 >= 16GB
- Docker 20.10+
核心步骤
1. 基础环境准备
# 安装必要依赖
sudo apt update && sudo apt install -y docker.io nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
2. 搭建测试容器
FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip3 install torch transformers accelerate
WORKDIR /app
3. 验证环境
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
print(f"模型加载成功，设备：{torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')}")
常见问题避免
- 确保CUDA版本与显卡驱动匹配
- 注意内存分配，避免OOM错误
- 使用虚拟环境隔离依赖
此方案已在多个测试场景中验证有效，欢迎大家在社区分享你的优化经验！
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