大模型服务部署自动化测试

大模型服务部署自动化测试踩坑记录

最近在尝试为大模型微服务构建自动化测试流程时，踩了不少坑。分享一下我的实践过程和遇到的问题。

环境准备

首先需要搭建一个基础的微服务测试环境，我使用了Docker Compose来快速部署。配置文件如下：

version: '3.8'
services:
  model-service:
    image: my-model:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - MODEL_PATH=/models
  test-runner:
    image: python:3.9
    volumes:
      - ./tests:/app/tests
    working_dir: /app
    command: bash -c "pip install -r requirements.txt && python -m pytest tests/"

核心问题一：服务发现与健康检查

在部署后发现，自动化测试无法正确识别模型服务的健康状态。通过观察日志发现，需要配置更精确的健康检查探针。

healthcheck:
  test: "curl -f http://localhost:8000/health || exit 1"
  interval: 30s
  timeout: 10s
  retries: 3

核心问题二：资源限制与性能测试

大模型服务对内存和GPU资源要求很高。在自动化测试中，如果不设置合理的资源限制，会导致测试环境崩溃。

# 在Docker Compose中添加资源限制
model-service:
  deploy:
    resources:
      limits:
        memory: 8G
        cpus: "2.0"
      reservations:
        memory: 4G

解决方案

最终通过以下步骤解决了问题：

1. 增加了详细的日志记录和监控告警
2. 完善了服务健康检查机制
3. 设置了合理的资源配额避免资源争抢

这个过程让我深刻体会到微服务治理的重要性，特别是在大模型场景下，自动化测试的可靠性直接关系到服务稳定性。