大模型测试环境的稳定性测试
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试环境稳定性对大模型评估结果可靠性的重要性。本文将分享一套系统性的大模型测试环境稳定性测试方法论。
测试目标
确保大模型推理服务在持续负载下保持稳定性能，避免因环境问题导致的测试结果偏差。
核心测试步骤
- 环境初始化检查
# 检查GPU资源使用情况
nvidia-smi
# 验证模型服务状态
curl -X GET http://localhost:8000/health
- 压力测试执行
import requests
import time
import threading
def stress_test():
for i in range(100):
response = requests.post(
'http://localhost:8000/v1/completions',
json={'prompt': 'Hello', 'max_tokens': 10}
)
assert response.status_code == 200
# 并发执行10个线程
threads = [threading.Thread(target=stress_test) for _ in range(10)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()
- 监控指标收集
- CPU使用率
- GPU内存占用
- 响应时间波动
- 错误率统计
关键建议
在测试过程中，建议使用自动化工具如JMeter或自定义脚本进行持续监控，确保测试环境的稳定性和可复现性。所有测试报告必须基于真实环境数据，严禁虚假记录。
该测试方法论已在多个开源大模型项目中验证有效，推荐社区成员参考实施。
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