大模型测试中的模型验证踩坑记录
最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个典型的模型验证问题。在使用Hugging Face Transformers库进行模型推理测试时，发现相同输入却得到不同输出的现象。
问题复现步骤
- 准备测试环境：
pip install transformers torch
- 测试代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
input_text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
- 问题现象：多次运行代码得到不同输出结果，这在推理阶段是不应该出现的。
根本原因分析
经过排查发现，问题出在随机种子设置不一致。模型在生成过程中使用了随机采样策略，但未固定随机种子。
解决方案
添加随机种子控制：
import random
import numpy as np
random.seed(42)
numpy.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
验证结果
修改后，相同输入每次都能得到一致的输出，验证通过。
在大模型测试中，确保可重复性是基础要求，建议所有测试用例都应包含种子设置环节。
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