大模型测试工具的持续改进
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们始终强调测试工具的持续改进机制。近期，团队通过自动化测试框架的迭代，显著提升了大模型测试效率。
核心改进点
1. 自动化测试流程优化 我们重构了测试用例执行逻辑，将原本需要人工干预的步骤全部自动化。使用Python编写的核心测试脚本，能够自动加载模型、执行测试用例并生成详细报告。
import model_tester
tester = model_tester.ModelTester()
tester.load_model("path/to/model")
tester.run_tests()
tester.generate_report("report.html")
2. 持续集成集成 通过Jenkins配置，实现了代码提交后的自动测试触发。每次提交代码后，系统会自动拉取最新模型版本进行回归测试。
可复现步骤
- 克隆测试仓库：
git clone https://github.com/oss-model-test/community-tools.git - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行测试：
python test_runner.py --model-path ./models/test_model - 查看报告：
open report.html
这种持续改进的模式确保了测试工具能够跟上大模型发展的步伐，为测试工程师提供了可靠的质量保障。
我们鼓励社区成员分享自己的测试工具改进经验，共同推动开源大模型测试生态的发展。
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