LLM微服务的自动化测试框架构建

在LLM微服务架构中，自动化测试框架的构建是确保系统稳定性和可靠性的重要环节。本文将基于DevOps实践，介绍如何为LLM微服务构建一套完整的自动化测试体系。

测试框架核心组件

首先，我们需要一个测试执行引擎来管理所有测试用例。使用pytest作为核心框架，并结合pytest-asyncio支持异步测试：

# test_llm_service.py
import pytest
import asyncio
from unittest.mock import AsyncMock, patch

@pytest.mark.asyncio
async def test_model_inference():
    # 模拟模型推理服务
    mock_model = AsyncMock()
    mock_model.predict.return_value = "测试响应"
    
    result = await mock_model.predict("测试输入")
    assert result == "测试响应"

监控集成测试

为验证微服务健康状态，我们添加了监控指标收集：

# test_monitoring.py
import requests
import json

def test_health_endpoint():
    response = requests.get("http://localhost:8080/health")
    assert response.status_code == 200
    data = response.json()
    assert data["status"] == "healthy"

端到端测试策略

针对LLM服务，建议采用以下分层测试策略：

1. 单元测试：覆盖核心算法逻辑
2. 集成测试：验证服务间通信
3. 端到端测试：模拟真实用户场景

通过Jenkins或GitLab CI集成上述测试用例，实现持续集成。