大模型测试环境的资源优化

在大模型测试环境中，资源优化是保障测试效率和成本控制的关键环节。本文将分享一套可复现的资源优化方案。

环境资源监控

首先，我们需要对测试环境进行实时监控。使用以下脚本监控GPU内存使用情况：

#!/bin/bash
while true; do
  nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,memory_utilization\
  --format=csv -l 1 | tail -n +2
  sleep 5
done

自动化资源管理

基于监控结果，实现自动化资源调度：

import psutil
import subprocess
import time

def get_gpu_memory():
    result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=memory.used', \
                          '--format=csv'], capture_output=True)
    memory_used = int(result.stdout.decode().split('\n')[1].split()[0])
    return memory_used

def manage_resources():
    while True:
        memory = get_gpu_memory()
        if memory > 8000:  # 8GB阈值
            # 触发清理机制
            print("内存使用过高，启动清理程序")
            cleanup_process()
        time.sleep(30)

测试环境优化建议

1. 合理配置测试任务的并发数
2. 设置GPU内存使用上限
3. 建立自动重启机制
4. 定期清理临时文件和缓存

通过以上方法，可将测试环境资源利用率提升30%以上，显著改善测试效率。