LLM测试工具的部署方式对比

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临LLM测试工具部署方式的多样化选择。本文将对比几种主流部署方式，帮助测试工程师做出更合适的选择。

1. Docker容器化部署 这是目前最流行的部署方式，具有环境隔离、版本控制等优势。通过以下命令即可快速部署：

docker run -d --name llm-test \n  -p 8000:8000 \n  -v /path/to/config:/config \n  -e MODEL_PATH=/models/gpt-3.5 \n  my-llm-test:latest

2. Kubernetes集群部署 适用于大规模测试场景，可实现自动扩缩容和负载均衡。配置文件示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-test-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-test
  template:
    spec:
      containers:
      - name: llm-test
        image: my-llm-test:latest
        ports:
        - containerPort: 8000

3. 本地直接部署 适合快速验证和调试，但缺乏环境隔离。安装步骤：

pip install -r requirements.txt
python app.py --model-path /models/gpt-3.5 --port 8000

不同部署方式在可维护性、性能和成本方面各有优劣，建议根据实际测试需求选择。