大模型测试环境的故障恢复机制

大模型测试环境的故障恢复机制

在开源大模型测试过程中，测试环境的稳定性直接关系到测试结果的有效性。本文将分享一套完整的故障恢复机制，确保测试过程的连续性和数据一致性。

常见故障场景

• GPU资源耗尽导致训练中断
• 内存溢出引发进程崩溃
• 网络异常造成数据同步失败
• 存储空间不足导致测试中断

核心恢复策略

1. 自动化重启机制

#!/bin/bash
while true; do
    if ! pgrep -f "python train.py" > /dev/null; then
        echo "检测到进程异常，正在重启..."
        nohup python train.py &
    fi
    sleep 30
done

2. 资源监控与自动清理

import psutil
import time

def monitor_and_cleanup():
    while True:
        if psutil.virtual_memory().percent > 85:
            # 清理临时文件
            os.system('rm -rf /tmp/*')
            print('内存过高，已清理临时文件')
        time.sleep(60)

实施建议

• 建立测试环境健康检查清单
• 配置告警通知机制
• 定期备份关键测试数据

通过这套机制，可以显著提升大模型测试的稳定性和效率。