大模型测试平台的监控机制

大模型测试平台的监控机制

在大模型测试过程中，建立有效的监控机制是确保测试质量和效率的关键。本文将介绍如何构建一个完整的监控体系，包括指标收集、告警设置和可视化展示。

核心监控指标

首先需要确定关键监控指标：

• 测试执行时间：记录每个测试用例的执行耗时
• 成功率：成功/总测试数的比例
• 资源使用率：CPU、内存、GPU使用情况
• 错误率：异常退出或失败的测试比例

自动化监控实现

import time
import psutil
import logging
from datetime import datetime

# 监控类定义
class ModelTestMonitor:
    def __init__(self):
        self.start_time = None
        self.metrics = {}
        
    def start_monitoring(self):
        self.start_time = time.time()
        self.metrics['start_time'] = datetime.now().isoformat()
        
    def collect_system_metrics(self):
        # CPU使用率
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        # 内存使用率
        memory_info = psutil.virtual_memory()
        
        self.metrics['cpu_usage'] = cpu_percent
        self.metrics['memory_usage'] = memory_info.percent
        
    def log_test_result(self, test_name, success, duration):
        self.metrics[test_name] = {
            'success': success,
            'duration': duration,
            'timestamp': datetime.now().isoformat()
        }

告警机制配置

# alert_rules.yaml
rules:
  - name: "high_cpu_usage"
    condition: "cpu_usage > 80"
    severity: "warning"
    duration: "5m"
    
  - name: "test_failure_rate"
    condition: "failure_rate > 0.1"  # 失败率超过10%
    severity: "critical"
    duration: "10m"

实施建议

1. 持续集成：将监控集成到CI/CD流程中
2. 实时告警：通过邮件或Slack发送关键指标异常通知
3. 定期报告：生成每日/每周测试质量报告

通过这套监控机制，可以有效保障大模型测试过程的稳定性和可追溯性。