LLM测试平台的功能完整性验证
在开源大模型测试与质量保障社区中，我们致力于构建可靠的LLM测试体系。本文将对LLM测试平台的功能完整性进行系统性验证。
测试环境搭建
# 克隆测试框架仓库
git clone https://github.com/open-model-test/framework.git
cd framework
pip install -r requirements.txt
docker-compose up -d
核心功能验证步骤
- 模型加载测试
from model_tester import ModelLoader
loader = ModelLoader()
model = loader.load_model('llama-2-7b')
assert model is not None
- 推理性能测试
# 批量推理测试
./run_performance_test.sh --model llama-2-7b --batch-size 32
- 数据验证测试
from data_validator import DataValidator
validator = DataValidator()
result = validator.validate_dataset('test_data.json')
assert result['valid'] == True
验证结果
通过以上自动化测试流程，我们确认平台具备完整的模型加载、性能监控和数据验证功能。所有测试用例均能稳定复现，为后续质量保障工作奠定了坚实基础。
该验证过程体现了社区倡导的自动化测试工具分享精神，确保了测试结果的真实性和可复现性。
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