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在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
後來受到NLP在Transformer技術的突破，對視覺技術產生非常大的衝擊，於是Google在2021年提出的ViT（Vision Transform）技術，對機器視覺上的圖片分類、物體檢測、語義分割等應用 ，產生非常大的變化，不僅在效能上有所突破，並且爲視覺與大語言模型相結合的多模態技術，開創新的格局。 本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 0.15.2einopsopencv-pythontimm==0.6.13tqdmtorchprofilematplotlibgit+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5transformersonnxonnxsimonnxruntimegit 如果我们想要执行EfficoentViT最新版本的应用时，只需要将最新的项目内容下载到本机里面，然后在 docker 执行时用 -v 去映射路径，这样就可以使用最新版本的代码去测试EfficientViT
27910编辑于 2024-11-01 - 来自专栏GPUS开发者
在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境
後來受到NLP在Transformer技術的突破，對視覺技術產生非常大的衝擊，於是Google在2021年提出的ViT（Vision Transform）技術，對機器視覺上的圖片分類、物體檢測、語義分割等應用 ，產生非常大的變化，不僅在效能上有所突破，並且爲視覺與大語言模型相結合的多模態技術，開創新的格局。 本文章的重點，在於爲大家提供一個快速搭建測試不同ViT模型的實驗環境，因此需要尋找合適的模型來進行示範，爲此我們找到非常適合在邊緣AI設備上部署的EfficientViT模型。 opencv-python timm==0.6.13 tqdm torchprofile matplotlib git+https://github.com/zhijian-liu/torchpack.git@3a5a9f7ac665444e1eb45942ee3f8fc7ffbd84e5 如果我们想要执行EfficoentViT最新版本的应用时，只需要将最新的项目内容下载到本机里面，然后在 docker 执行时用 -v 去映射路径，这样就可以使用最新版本的代码去测试EfficientViT
36410编辑于 2024-11-04 - 来自专栏FunTester
应对自动化测试9大挑战
测试覆盖率 测试覆盖率是通过测试验证的重要指标之一。当人们表示他们在构建测试覆盖率方面遇到挑战时，通常意味着他们没有足够的资源来足够快地编写测试以跟上测试需求的增长。 同步测试 当测试在自动化平台中执行时，测试步骤的时间必须与应用程序的时间相匹配，否则测试将找不到正确的元素。 使用代码自定义无代码测试 市场上有许多低代码或无代码测试自动化工具，它们通过使用基于模型或记录/回放的方法来编写测试来简化 UI 测试编写。 重用测试组件 不要重复自己，是一个也适用于测试的编码概念。如果测试包含在其他步骤中经常重复的步骤，则对基础元素的更改意味着需要更新许多测试。 测试报告还需要提供访问更新详细的测试信息的功能。
98120编辑于 2022-12-09 - 来自专栏啄木鸟软件测试
大模型测试性能优化：测试专家必看
引言 随着ChatGLM、Qwen、DeepSeek、Llama系列等大语言模型（LLM）在金融、政务、医疗等关键场景加速落地，软件测试正面临前所未有的范式变革。 更严峻的是——大模型测试本身正成为性能瓶颈：单次Prompt-Response耗时数百毫秒至数秒，批量评估动辄数小时；RAG流水线需反复调用嵌入模型+向量检索+重排序+生成模型，端到端延迟陡增；而A/B 如何让测试‘跑得快、判得准、控得住’？本文从工程化视角，为测试专家梳理大模型测试性能优化的四大核心路径。 四、测试即代码（TaaC）：编排优化与资源感知调度 大模型测试不再是‘点一下Run’的黑盒操作。 结语 大模型测试的性能优化，本质是测试思维的升维：从‘验证输出是否正确’走向‘验证系统是否可持续交付高质量输出’。
26810编辑于 2026-03-04 - 来自专栏掘金安东尼
👾打开 RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大隐藏问题
Prompt 给他介绍一下相关背景，然后大模型就有更专业的应答能力了。 言而总之，大数据时代，很多公司都拥有大量的专有数据，如果能基于它们创建 RAG，将显著提升大模型的特异性。 对于很多人来说，RAG 的引入、与大模型的对接是一个黑盒，任何微小参数的变动都将引起结果发生很大的变化。 /模型没有回答问题/模型编造有害的或带有偏见的答案 接下来，一起揭秘：RAG 对接大模型的黑盒 —— 9 大问题 来源：Seven Failure Points When Engineering a Retrieval 总结 本篇提供了开发 RAG 通道 9 个痛点，并针对每个痛点都给了相应的解决思路。 RAG 是非常重要的专用检索+通用大模型的技术手段，在赋能模型、满足特定化场景中非常重要！
77810编辑于 2024-04-04 - 来自专栏测试技术圈
LangSmith帮助测试大模型系统
LangSmith是评估大模型能力好坏的评估工具，能够量化评估基于大模型的系统的效果。LangSmith通过记录langchain构建的大模型应用的中间过程，从而能够更好的调整提示词等中间过程做优化。 为了测试我们依托讯飞星火大模型创建一个继承LangChain的CustomLLMSparkLLM的类（代码在6.2.1章节），依托对应的类我创建了如下的测试代码。 #! os.environ['LANGCHAIN_API_KEY']="ls__626de75e47214de3a9b73ea801774183" os.environ['LANGCHAIN_ENDPOINT 在项目下的列表中，我们多次执行LangChain构建的大模型的应用也可以做横向对比。 每一次的处理和反馈的Trace都可以展示响应时间和使用的Token数。 LangSmith完成了跟踪LangChain构建应用的所有的中间过程，这也为验收或者测试LangChain构建的基于大模型的应用提供了有力的手段。
1.8K10编辑于 2024-04-30 - 来自专栏老张的求知思考世界
详解性能测试三大模型
从我的实践经验来说，如果无法对系统和业务有足够的了解，没有较为精准的性能测试三大模型，则性能测试的结果无法对线上容量规划起到明显的参考价值。 今天这篇文章算是性能测试知识的科普内容，我会聊聊在实际工作中开展性能测试，前期最核心的工作。即业务模型、流量模型和数据模型这三大模型，该如何评估和建立。 为了便于大家理解三大模型，我会以电商业务下单的场景来举例说明，如下图： 业务模型 大家可以将业务模型看作功能测试中的业务场景。 ； 构建流量模型 下面是之前我实际工作中一次双11大促时的流量模型构建案例，仅供参考。 预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。
59110编辑于 2024-10-28 三大领域大语言模型安全基准测试
TRIDENT：金融、医疗和法律领域的大语言模型安全基准测试随着大语言模型（LLMs）在法律、金融和医疗等高风险领域的部署日益增多，系统评估其领域特定安全性和合规性变得至关重要。 为填补这一空白，研究首先基于某机构医学伦理原则、某机构专业行为示范规则和某机构道德准则，定义了大语言模型的领域特定安全原则。 在此基础上，推出了Trident-Bench基准测试，专门针对法律、金融和医疗领域的LLM安全性进行评估。 研究在Trident-Bench上评估了19个通用型和领域专用模型，结果表明该基准能有效揭示关键安全漏洞：强大的通用模型（如某中心GPT、某中心Gemini）能够满足基本要求，而领域专用模型往往难以处理细微的伦理差异 代码和基准测试将在以下网址发布：https://github.com/xxx
31100编辑于 2025-09-04大语言模型基准测试框架解析
大语言模型基准测试框架解析某研究者近日在代码托管平台发布了针对大语言模型的新基准测试框架。 该框架包含从实际与大语言模型对话记录中提取的近100项测试，涵盖以下技术场景：将Python函数转换为等效但更快的C函数解释压缩后的JavaScript代码功能识别数据编码格式（如uuencode编码） ：LLMRun：向语言模型发送提示词ExtractCode：从模型输出提取代码块CRun/PythonRun：在隔离环境中执行代码SubstringEvaluator：验证输出包含预期字符串复杂测试场景框架支持多步骤交互测试 ：避免复杂的提示工程，测试原始问题解决能力可扩展性：允许用户轻松添加自定义测试用例结论该基准测试框架为实践者提供了评估大语言模型实用能力的工具，特别适用于：研究代码辅助能力评估编程任务解决能力测试特殊领域知识验证研究者强调该框架不适合学术基准使用 ，但鼓励开发者扩展测试用例以评估模型在特定领域的实用性能。
36310编辑于 2025-08-23- 来自专栏啄木鸟软件测试
开源方案：大模型测试实战指南
引言：当大模型从实验室走向产线，测试不再是‘锦上添花’，而是‘安全底线’。 更值得关注的是，头部企业正悄然转向开源测试工具链——不是因为预算限制，而是因其透明性、可审计性与快速迭代能力，恰好匹配大模型‘黑盒深、行为动态、场景泛化’的测试挑战。 一、为什么传统测试方法在大模型面前集体失灵？ 二、四大开源利器：构建可落地的大模型测试流水线 1. 三、实战案例：用开源栈完成一次端到端大模型测试 以某电商客服大模型升级为例： - 步骤1：用`Promptfoo`构建测试集——导入历史工单对话（500条），标注‘意图类别+预期响应类型+合规关键词’；
37710编辑于 2026-03-09 - 来自专栏啄木鸟软件测试
大模型测试团队如何成功转型？
而随着大语言模型（LLM）深度融入产品架构——从智能客服、代码补全到AI原生应用（AI-Native Apps），测试的边界正被彻底重构。 2023年Gartner报告指出，67%的头部科技企业已设立专门的大模型质量保障（ML-QA）小组；2024年微软Azure AI团队披露，其LLM服务上线前的测试周期中，传统功能测试占比不足30%，而提示鲁棒性验证 这背后不是测试工作的缩减，而是测试范式的升维——从验证‘是否正确实现’，转向保障‘是否安全、可信、可控地涌现价值’。 一、为什么传统测试方法论在大模型面前集体失灵？ 某政务大模型测试中，AI自动生成的‘惠民政策解读’虽语法完美，但将‘阶段性补贴’误读为‘永久性福利’，此类隐性逻辑谬误需领域专家交叉验证。 结语：测试的终极使命从未改变 大模型没有颠覆测试的本质，反而将其升华。测试从来不只是关于‘发现错误’，而是关于‘建立信任’——对技术边界的清醒认知，对用户期待的精准回应，对社会价值的坚定守护。
12810编辑于 2026-03-31 - 来自专栏啄木鸟软件测试
大模型测试：性能优化的5大实战策略
引言 随着ChatGLM、Qwen、DeepSeek及Llama系列大语言模型在金融、政务、医疗等关键场景加速落地，模型测试已远超传统‘功能是否正确’的范畴——性能成为决定能否上线的核心瓶颈。 这些并非个例，而是大模型测试进入深水区的典型信号：性能不是附加项，而是可信AI的第一道防线。 一、明确性能基线：拒绝‘拍脑袋’指标 大模型性能测试首要误区是套用小模型标准。 二、分层注入式压测：从单卡到集群的穿透验证 传统压力测试常止步于API层，而大模型性能瓶颈常藏于框架底层。 结语 大模型性能测试的本质，是构建‘可测量、可归因、可演进’的效能反馈闭环。 未来，随着MoE架构普及与稀疏化推理兴起，性能测试将更强调‘动态负载感知’与‘专家知识嵌入’——唯有将测试左移至模型编译阶段（如Triton Kernel Profiling集成），才能真正驾驭千亿参数时代的效能挑战
19110编辑于 2026-03-31 - 来自专栏DeepHub IMBA
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 现有的问答基准(如ToMi)会向模型提问，以推断故事中人物的信念，但不会测试模型是否可以使用这些推断来指导它们的行动。 SmartPlay中的每个游戏都独特地挑战了智能LLM代理的9个重要功能的子集，包括对象依赖性推理，提前计划，空间推理，从历史中学习和理解随机性。 在一个双模式评估程序下对各种封闭和开源llm进行基准测试，通过涉及超过5万次判断的人类评估，揭示了这些模型的局限性，并展示了显著的改进空间:例如，所有模型(无论模型大小)都在与涉及快速变化的知识和错误前提的问题作斗争
76621编辑于 2023-10-23 - 来自专栏AI技术应用
AI大模型的本地化测试
AI大模型本地化测试是确保模型在本地环境中能够正常运行、满足性能要求并符合预期功能的关键步骤。以下是AI大模型本地化测试的详细流程和方法。 测试方法：使用标准测试数据集进行验证。对比模型输出与预期结果的差异。测试边界情况（如空输入、超长文本）。2.性能测试测试内容：评估模型的推理速度（延迟）和吞吐量。 测试方法：持续运行模型，监控资源占用和错误日志。模拟高并发请求，测试系统的稳定性。4.兼容性测试测试内容：验证模型与本地硬件、操作系统和依赖库的兼容性。测试方法：在不同硬件配置和操作系统上运行模型。 五、测试报告与优化1.测试报告：记录测试结果，包括功能、性能、稳定性和安全性数据。分析问题并提出改进建议。2.模型优化：根据测试结果调整模型参数或优化代码。使用模型压缩技术（如量化、剪枝）提升性能。 2.Llama本地化测试：测试Llama模型在本地设备上的推理性能。检查模型对多语言输入的处理能力。通过以上测试流程和方法，可以确保AI大模型在本地化部署后能够稳定、高效地运行，并满足实际应用需求。
67500编辑于 2025-03-08 人类在被大语言模型“反向图灵测试”
你在考校大模型？ 其实它在反向“试探”你的智能众所周知，图灵测试是检验人工智能模拟人类反应能力的经典方法，而目前有趣的一点是，在实际人与大语言模型交互过程中，大语言模型似乎在进行一种更为微妙的反向图灵测试，通过映射我们的反应来检验对话者的智能水平和提示质量 有趣的是，这种通用能力正在大语言模型中逐步显现，但其实现形式与早期人工智能研究者的设想有所不同。大语言模型不仅展现出在各类语言任务中的多面性，还具备编程等跨领域能力。 关于大语言模型是否具有智能的讨论，最终取决于我们如何定义“智能”。大语言模型LaMDA通过了阿尔卡斯设计的心智理论测试，而心智理论被认为是自我意识的重要标志之一。不过，也有不少人对此持谨慎怀疑态度。 事实上，正如案例GPT 5.3的研究结果显示，ChatGPT已经能成功应对乔姆斯基提出的思维测试。然而，无论如何定义思维，仅凭语言都难以对其进行完整描述。
36011编辑于 2025-08-11- 来自专栏老张的求知思考世界
性能测试知识科普(六)：三大模型
今天的这篇文章是性能测试知识科普的第六篇，我会聊聊在实际工作中开展性能测试，前期最核心的工作。即业务模型、流量模型和数据模型这三大模型，该如何评估和建立。 在性能测试工作中，业务模型、流量模型和数据模型是至关重要且必须在项目中构建的，否则很可能导致测试的场景和实际差距很大，测试结果也无法为性能分析和优化提供足够有说服力的支撑。 为了便于大家理解三大模型，我会以电商业务下单的场景来举例说明，如下图： 业务模型 大家可以将业务模型看作功能测试中的业务场景。 ； 构建流量模型 下面是之前我实际工作中一次双11大促时的流量模型构建案例，仅供参考。 预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。
1.6K20编辑于 2023-03-01 - 来自专栏猫头虎博客专区
开源大模型DeepSeek.ai火遍全球:9条让DeepSeek颠覆通用大模型的事实
DeepSeek.ai火遍全球的几个事实: DeepSeek 不是套壳不是蒸馏美国的大模型。 虽然中国有些大模型是套壳和蒸馏的, 但 DeepSeek 不是。 在训练阶段, Deepseek 用标注的 Long CoT 数据微调模型, 让模型生成更清晰的推理步骤, 在强化学习中用 CoT 设计奖励优化, 增强长链推理能力, 并且在此过程中观察到了模型的反思 ( 数据, 训练了 R1-Zero 模型, 探索了模型不依赖人类标注数据微调、自主推演的能力, 打开了新的思路。 比如轻量化设计把大钢板换成钢条 (类似通过稀疏的办法减少大模型的参数量); 涡轮增压利用废气能量增加空气供给, 提高燃烧效率; 精密制造, 使得发动机零部件的配合更加紧密, 从而减少能量损失; 等等。 基础大模型终将 commoditize (商品化), toB 领域看谁能将 LLM 更好和复杂的生产环节衔接好帮客户落地提高生产效率, toC 领域看谁有流量入口, 最终才会获取 AI 产业价值创造中最多的利润
1.1K10编辑于 2025-02-02 - 来自专栏muller的测试分享
人工智能，应该如何测试？（七）大模型客服系统测试
如何构建知识引擎首先我们现在处于一个大模型的时代， 所以一个类似 GPT 这样的大模型加入到产品中在大厂已经是比较普遍的现状了， 各个大厂都有训练自己的大模型。 有 GPT 这样的大模型在，可以极大的提升对话机器人的回答质量。 但我们上面也说了这样是不够的。 对于专业领域的问答， 需要有专业的知识库的建立。 ，它可能直接发回给大模型进行回答。 又或者是通用检索类的， 比如用户问现在苹果的股价是多少，这显然不能直接发给知识引擎和大模型，而是调用搜索引擎 API 来进行查询， 当然这个查询结果很多时候要经过大模型的二次包装，这个我们后面再讲。 如何针对这些模型进行测试可以看出对话机器人是由 N 多个模型组合在一起的系统。 知识引擎也是由多个模型组合在一起才完成的内容检索。 那么我们来看一下要如何测试这些模型。
89112编辑于 2024-04-07 - 来自专栏CKL的思考空间
大模型测试技术与实践（文末送书）
Part.1 大模型测试为什么“测不准”？ Part.3 双管齐下玩转大模型测试 《大模型测试技术与实践》不仅深入探讨了大模型测试的独特挑战和机遇，还提出了将传统软件测试的原则和方法与 AI 系统的测试方法相结合的实践方案，双管齐下来确保大模型在各种应用场景中的可靠性 最后结合大模型的智能化测试，介绍了从 AI 算法的智能化到大模型的智能化测试的转变，并通过实际的 RAG 实践，让读者体验大模型测试和用大模型进行测试的过程。 这本书可以说是为大模型开发者、软件测试人员和 AI 爱好者量身打造的，提供了丰富的知识资源，激发起读者对大模型测试技术深入探索的兴趣。 大模型测试告别“测不准”，把DeepSeek快速高效地跑起来，就看这本《大模型测试技术与实践》！
96310编辑于 2025-03-11 - 来自专栏后台技术汇
大模型安装部署、测试、接入SpringCloud应用体系
安装部署大模型时，需要考虑模型的兼容性、计算资源的需求、存储空间的分配以及模型的优化策略。 ，对大模型进行应用层面的定制化，比如接入到微服务体系，并赋能业务微服务。 SpringCloud微服务接口测试结果api访问大模型，并取到大模型结果。 但是，大语言模型时代，例如ChatGPT这样的模型流行之后，大家发现embedding有了新的价值，即解决大模型的输入限制。 、测试、接入SpringCloud应用体系一文带你看懂：亿级大表垂直拆分的工程实践亿级大表冷热分级的工程实践
89810编辑于 2024-09-22
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