MTEB项目中的测试分离策略:提升CI稳定性的实践方案
2025-07-01 05:38:50作者:宣海椒Queenly
背景与问题分析
在MTEB(大规模文本嵌入基准)项目的持续集成(CI)过程中,测试套件偶尔会因为外部服务(如Hugging Face)的HTTP调用失败而报错。这类问题并非由项目代码本身引起,却会导致测试结果不可靠,增加了开发团队判断真实问题的难度。
技术解决方案探讨
测试分类策略
现代软件开发中,测试通常分为两类:
- 单元测试:验证独立代码单元的正确性,不依赖外部服务
- 集成测试:验证系统与外部依赖的交互
对于MTEB项目,将HTTP相关测试分离到独立的CI流程是合理的选择。这种分离带来以下优势:
- 主测试套件失败时能快速定位是否为内部代码问题
- 外部服务问题不会阻塞内部开发流程
- 更清晰的测试报告分类
pytest实现方案
pytest框架提供了多种标记(marker)机制来实现测试分类:
# 标记为集成测试
@pytest.mark.integration
def test_api_call():
# 测试HTTP调用的代码
通过命令行参数可选择性运行测试:
# 仅运行普通测试
pytest -m "not integration"
# 仅运行集成测试
pytest -m integration
备选方案:自动重试机制
另一种思路是使用pytest-rerunfailures插件自动重试失败的测试:
pytest --reruns 5 --reruns-delay 1
但这种方案存在潜在风险:
- 可能掩盖真正的随机性错误
- 无法区分临时性网络问题和代码逻辑问题
实施建议
对于MTEB项目,推荐采用测试分离方案而非自动重试,因为:
- 结果更可靠:明确区分内部错误和外部问题
- 维护性更好:测试意图更清晰,便于长期维护
- 调试更高效:问题定位更快速准确
实施步骤建议:
- 为所有依赖HTTP的测试添加
@pytest.mark.integration标记 - 配置CI分为两个独立任务:核心测试和集成测试
- 设置不同的失败通知策略,集成测试失败可设置为警告级别
总结
在MTEB这类依赖外部服务的项目中,合理的测试分离策略能显著提升CI管道的可靠性。通过pytest的标记机制,开发者可以优雅地区分测试类型,既保证了核心功能的快速验证,又不失对外部集成的充分测试。这种架构设计思想也适用于其他类似的技术项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134