开源大模型测试报告撰写指南

开源大模型测试报告撰写指南

作为开源大模型测试与质量保障社区的一员，我们深知一份高质量的测试报告对于推动模型迭代和质量提升的重要性。本文将分享一些实用的测试报告撰写经验，并提供可复现的测试步骤。

测试环境搭建

首先，确保测试环境的一致性。以LLaMA2模型为例，使用以下脚本搭建基础环境：

pip install torch transformers accelerate

然后下载模型权重文件并配置测试参数。

核心测试维度

1. 功能测试：验证模型在问答、文本生成等核心功能上的表现
2. 性能测试：记录推理时间、内存占用等指标
3. 稳定性测试：长时间运行测试，观察是否存在内存泄漏

报告结构建议

• 测试背景与目标
• 环境配置说明
• 测试方法论
• 关键测试结果
• 问题分析与改进建议

自动化测试工具分享

推荐使用pytest配合unittest进行自动化测试：

import unittest

class TestModel(unittest.TestCase):
    def test_generation(self):
        # 测试文本生成能力
        pass

通过标准化的测试流程，我们能够更高效地识别问题并推动模型质量提升。