模型评估
Spring AI 中的模型评估提供了全面的工具和框架,用于测试和评估 AI 模型。
概述
模型评估使开发人员能够:
- 测试模型性能
- 比较不同模型
- 验证模型输出
- 测量模型指标
评估类型
性能测试
测量模型速度和资源使用情况
准确性测试
评估模型准确性和精确度
回归测试
确保模型在不同版本间的稳定性
集成测试
测试模型与其他组件的集成
实现
基本测试设置
性能测试
准确性测试
测试类别
1. 单元测试
2. 集成测试
3. 负载测试
配置属性
最佳实践
在实现模型评估时,请考虑以下最佳实践:
- 测试覆盖率:确保全面的测试覆盖率
- 性能指标:监控关键性能指标
- 错误处理:测试错误场景和边缘情况
- 数据质量:使用高质量的测试数据集
- 持续测试:在 CI/CD 中实现持续测试
高级特性
自定义评估器
测试报告
生成详细的测试报告:
故障排除
常见问题和解决方案:
-
测试失败
- 检查模型配置
- 验证测试数据
- 查看错误日志
-
性能问题
- 优化测试执行
- 使用适当的测试数据大小
- 实现适当的清理
-
集成问题
- 验证组件连接
- 检查配置
- 隔离测试
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