LLM测试环境的配置管理

LLM测试环境的配置管理

在开源大模型测试与质量保障社区中，LLM测试环境的配置管理是确保测试结果可复现性和测试效率的关键环节。本文将从实际操作角度，分享一套标准化的配置管理方案。

核心配置要素

首先，需要统一管理以下核心配置项：

• 硬件环境：GPU型号、内存大小、CPU配置
• 软件依赖：Python版本、CUDA版本、深度学习框架版本
• 模型参数：模型尺寸、训练数据集、超参数设置

可复现配置步骤

1. 创建基础环境文件environment.yml:

name: llm-test-env
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9
  - pytorch=1.12
  - cuda=11.6
  - pip
  - pip:
    - transformers==4.24.0
    - datasets==2.8.0

2. 配置测试脚本test_config.py:

import os
import torch
from transformers import AutoModel

def setup_test_env():
    # 设置环境变量
    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
    print(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')
    return AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

3. 使用Docker容器化部署，确保环境一致性。

最佳实践

建议建立配置版本控制系统，定期备份并更新测试环境配置，确保团队成员能够快速搭建一致的测试环境。