基于容器化的大模型测试实践
随着大模型技术的快速发展，测试环境的标准化和可复现性变得尤为重要。本文将分享如何基于Docker容器化技术构建稳定的大模型测试体系。
测试环境搭建
# 创建测试容器镜像
FROM python:3.9-slim
RUN pip install transformers torch accelerate
# 复制测试代码
COPY test_model.py /app/test_model.py
WORKDIR /app
CMD ["python", "test_model.py"]
可复现测试步骤
- 构建镜像：
docker build -t model-test:latest . - 运行测试：
docker run --gpus all model-test:latest - 结果验证：通过日志输出确认模型推理准确性
质量保障措施
- 使用固定版本依赖确保环境一致性
- 通过Docker Compose管理多容器测试场景
- 集成CI/CD流水线自动执行测试用例
这种容器化方案有效解决了传统测试中环境不一致的问题，为大模型质量保障提供了可靠基础。
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