大模型测试环境的可复制性：踩坑实录
最近在尝试搭建可复现的大模型测试环境时，踩了不少坑。分享一下我的经验教训。
环境搭建痛点
我最初使用Docker容器化部署，但发现不同机器上运行结果差异很大。经过排查，主要问题出在：
- 依赖版本不一致 - Python库版本、CUDA驱动版本都需要精确控制
- 环境变量污染 - 本地环境变量影响了容器内配置
- 存储路径问题 - 挂载卷权限和路径解析不一致
可复现方案
# 1. 创建标准化Dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
# 2. 环境变量统一管理
export PYTHONPATH=/app:$PYTHONPATH
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# 3. 使用docker-compose.yml确保一致性
version: '3.8'
services:
model-test:
build: .
volumes:
- ./data:/app/data
environment:
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
建议
建议测试工程师在测试前先建立标准化环境模板，避免重复踩坑。特别是自动化测试工具的部署一定要保证环境一致性。
#大模型 #测试环境 #可复现
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