开源大模型测试环境配置指南

环境准备

在开始大模型测试前，需要搭建标准化的测试环境。推荐使用Docker容器化部署，确保环境一致性。

基础环境要求

• Python 3.8+
• Docker 20.10+
• 至少16GB内存
• GPU支持（NVIDIA CUDA 11.0+）

配置步骤

1. 拉取测试镜像

docker pull modeltest/env:latest

2. 创建数据卷

mkdir -p /opt/modeltest/data
chmod 777 /opt/modeltest/data

3. 启动容器

docker run -d \
  --name modeltest-env \
  --gpus all \
  -v /opt/modeltest/data:/data \
  -p 8080:8080 \
  modeltest/env:latest

4. 验证环境

curl http://localhost:8080/health

自动化测试配置

建议使用pytest框架配合自定义插件进行自动化测试，确保测试过程可复现、可追溯。

# test_model.py
import pytest

class TestModel:
    def test_model_loading(self):
        assert True  # 实际测试逻辑

环境清理

测试结束后，请及时清理环境，避免资源浪费。

rm -rf /opt/modeltest/data/*
docker stop modeltest-env
docker rm modeltest-env