SWE-bench系统测试指南：端到端功能验证全流程

2026-02-05 05:52:17作者：房伟宁

1. 测试环境搭建

SWE-bench采用Docker容器化环境进行测试，确保不同平台间结果一致性。首先需完成Docker环境配置，推荐至少16GB内存和120GB磁盘空间。

Docker安装完成后，通过以下命令验证环境：

# 检查Docker版本
docker --version

# 运行测试容器
docker run hello-world

# 查看Docker磁盘使用情况
docker system df

1.1 资源管理配置

SWE-bench提供多级缓存策略平衡速度与存储需求：

缓存级别	描述	存储影响	性能
`none`	无缓存	最小(~120GB运行时)	最慢
`base`	仅缓存基础镜像	最小(~120GB运行时)	慢
`env` (默认)	缓存基础和环境镜像	中等(~100GB)	中等
`instance`	缓存所有镜像	高(~2000GB)	最快

配置缓存级别命令：

python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --cache_level env \
    --clean True

2. 测试执行流程

2.1 基本测试命令

SWE-bench测试主入口为swebench.harness.run_evaluation模块：

python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench_Lite \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --max_workers 8 \
    --run_id my_evaluation_run

对于初学者，建议从SWE-bench Lite子集开始：

python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench_Lite \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --max_workers 8 \
    --run_id my_first_evaluation

完整数据集测试命令：

python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --max_workers 12 \
    --run_id full_evaluation

2.2 测试架构

SWE-bench测试系统采用三层Docker镜像架构：

基础镜像：所有测试共享的通用依赖
环境镜像：不同配置的Python环境(~60个)
实例镜像：每个测试任务的特定依赖

3. 测试数据准备

3.1 预测文件格式

测试预测结果需采用JSONL格式，每行包含：

{
  "instance_id": "repo_owner__repo_name-issue_number",
  "model_name_or_path": "your-model-name",
  "model_patch": "the patch content as a string"
}

示例：

{"instance_id": "sympy__sympy-20590", "model_name_or_path": "gpt-4", "model_patch": "diff --git a/sympy/core/sympify.py b/sympy/core/sympify.py\nindex 6a73a83..fb90e1a 100644\n--- a/sympy/core/sympify.py\n+++ b/sympy/core/sympify.py\n@@ -508,7 +508,7 @@ def sympify(a, locals=None, convert_xor=True, strict=False, rational=False,\n         converter[type(a)],\n         (SympifyError,\n          OverflowError,\n-         ValueError)):\n+         ValueError, AttributeError)):\n     return a\n"}

3.2 数据集选择

SWE-bench提供多种测试数据集：

SWE-bench Lite：轻量级测试集
完整SWE-bench：全量测试集

4. 高级测试选项

4.1 指定实例测试

如需测试特定实例，使用--instance_ids参数：

python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --instance_ids astropy__astropy-14539 sympy__sympy-20590 \
    --max_workers 2

4.2 云端测试执行

通过Modal在云端运行测试：

# 安装Modal
pip install modal swebench[modal]

# 首次使用需配置
modal setup

# 运行云端测试
python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench_Lite \
    --predictions_path <path_to_predictions> \
    --parallelism 10 \
    --modal true

5. 测试结果分析

5.1 结果文件说明

测试结果存储在evaluation_results目录，包含：

results.json：总体测试指标
instance_results.jsonl：每个实例的详细结果
run_logs/：各测试实例的日志文件

5.2 关键指标解析

测试报告包含以下关键指标：

Total instances：数据集中的实例总数
Instances submitted：模型尝试解决的实例数
Instances completed：完成测试的实例数
Instances resolved：补丁成功修复的实例数
Resolution rate：成功解决的实例百分比

5.3 测试流程图

6. 常见问题排查

6.1 资源相关问题

磁盘空间不足：
- 使用docker system prune清理未使用资源
- 降低缓存级别：--cache_level=base

性能优化：

根据CPU核心数调整工作线程：

# 8核CPU推荐设置
--max_workers 6

# 16核CPU推荐设置
--max_workers 12

6.2 日志分析

查看测试日志定位问题：

# 查看特定实例的日志
cat evaluation_results/run_logs/<instance_id>.log

7. 自动化测试集成

7.1 批量测试脚本

创建批量测试脚本run_tests.sh：

#!/bin/bash
# 基础测试
python -m swebench.harness.run_evaluation \
    --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench_Lite \
    --predictions_path ./predictions \
    --max_workers 8 \
    --run_id daily_test

# 清理资源
docker system prune -f

7.2 持续集成配置

配置GitHub Actions工作流：

name: SWE-bench Tests
on: [push]
jobs:
  evaluate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Set up Docker
        uses: docker/setup-buildx-action@v2
      - name: Run tests
        run: |
          python -m swebench.harness.run_evaluation \
            --dataset_name princeton-nlp/SWE-bench_Lite \
            --predictions_path ./test_predictions