开源大模型测试方法论应用踩坑记录
最近参与了开源大模型测试项目，想分享一下实际测试过程中的踩坑经验。在测试过程中，我们主要采用自动化测试框架结合人工验证的方式。
测试环境搭建
首先需要搭建基础测试环境，使用Docker容器化部署测试实例：
# 拉取测试镜像
docker pull model-test:latest
# 启动容器
docker run -d --name test-model \
-p 8080:8080 \
-v /data/test:/app/data \
model-test:latest
核心测试用例设计
我们重点测试了以下功能模块：
- 文本生成质量 - 使用标准数据集评估生成内容的准确性和相关性
- 响应时间 - 监控API响应延迟，确保在可接受范围内
- 并发处理能力 - 模拟多用户同时访问的压力测试
踩坑记录
在实际测试中遇到几个关键问题：
- 第一次测试时未正确配置内存限制，导致容器频繁OOM
- API接口文档与实际表现存在差异，需要手动调整测试参数
- 并发测试中发现模型推理速度下降严重
建议后续测试前先进行环境验证，确保测试结果的可靠性。
通过这次实践，我们更加理解了大模型测试的复杂性，希望对大家有所帮助。
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