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LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF代码实例：Shell脚本自动化测试常用Prompt集合

news 2026/7/16 4:42:18

LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF代码实例：Shell脚本自动化测试常用Prompt集合

1. 模型与平台简介

LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF是Liquid AI推出的轻量级文本生成模型，专为低资源环境优化设计。该镜像内置GGUF模型文件和llama.cpp运行时，提供简洁的单页文本生成Web界面，无需额外下载模型即可快速启动使用。

核心特点：

极低显存占用，适合边缘设备部署
支持长达32K的上下文窗口
内置输出后处理，直接展示最终回答
启动速度快，响应时间短

2. 环境准备与快速测试

2.1 基础访问方式

模型服务默认运行在7860端口，可通过以下方式访问：

# 检查服务状态 supervisorctl status lfm25-web # 测试本地访问 curl http://127.0.0.1:7860/health # 外网访问地址(需替换实际域名) https://gpu-guyeohq1so-7860.web.gpu.csdn.net/

2.2 手动测试示例

使用curl进行基础功能测试：

curl -X POST http://127.0.0.1:7860/generate \ -F "prompt=请用一句中文介绍你自己。" \ -F "max_tokens=512" \ -F "temperature=0"

3. Shell自动化测试脚本开发

3.1 基础测试脚本框架

创建自动化测试脚本lfm_test.sh：

#!/bin/bash API_URL="http://127.0.0.1:7860/generate" LOG_FILE="test_results_$(date +%Y%m%d).log" # 测试函数 run_test() { local prompt="$1" local max_tokens="${2:-512}" local temperature="${3:-0.3}" echo "测试提示: $prompt" | tee -a $LOG_FILE curl -X POST $API_URL \ -F "prompt=$prompt" \ -F "max_tokens=$max_tokens" \ -F "temperature=$temperature" 2>/dev/null | \ jq -r '.response' | tee -a $LOG_FILE echo -e "\n---" | tee -a $LOG_FILE }

3.2 常用Prompt测试集

在脚本中添加测试用例数组：

# 常用测试Prompt集合 TEST_PROMPTS=( "请用一句中文介绍你自己。" "请用三句话解释什么是GGUF。" "写一段100字以内的产品介绍，描述LFM2.5模型的特点。" "把下面这段话压缩成三条要点：轻量模型适合边缘部署，GGUF格式优化了内存使用，Thinking模型会先思考再输出最终答案。" "生成5个适合测试文本生成模型的提示词。" )

3.3 执行批量测试

添加脚本执行逻辑：

# 安装jq工具(如未安装) if ! command -v jq &> /dev/null; then echo "正在安装jq工具..." sudo apt-get install -y jq fi # 执行测试 echo "开始测试LFM2.5模型..." | tee $LOG_FILE for prompt in "${TEST_PROMPTS[@]}"; do run_test "$prompt" done echo "测试完成，结果已保存到$LOG_FILE"

4. 进阶测试技巧

4.1 参数组合测试

测试不同参数组合下的输出效果：

# 测试不同temperature值 for temp in 0 0.3 0.7 1.0; do run_test "写一首关于人工智能的短诗" 256 $temp done # 测试不同max_tokens值 for tokens in 128 256 512; do run_test "解释神经网络的基本原理" $tokens 0.3 done

4.2 性能测试脚本

添加响应时间测量功能：

measure_performance() { local prompt="$1" local iterations=5 echo "性能测试: $prompt" | tee -a $LOG_FILE total_time=0 for ((i=1; i<=$iterations; i++)); do start_time=$(date +%s.%N) curl -X POST $API_URL -F "prompt=$prompt" -F "max_tokens=128" -o /dev/null -s end_time=$(date +%s.%N) elapsed=$(echo "$end_time - $start_time" | bc) total_time=$(echo "$total_time + $elapsed" | bc) echo "第$i次: ${elapsed}秒" | tee -a $LOG_FILE done avg_time=$(echo "scale=3; $total_time/$iterations" | bc) echo "平均响应时间: ${avg_time}秒" | tee -a $LOG_FILE echo -e "---\n" | tee -a $LOG_FILE }

5. 结果分析与问题排查

5.1 常见问题处理

在脚本中添加自动检查功能：

check_service() { # 检查端口监听 if ! ss -ltnp | grep 7860 &> /dev/null; then echo "错误：7860端口未监听，尝试重启服务..." supervisorctl restart lfm25-web sleep 5 fi # 检查日志错误 local errors=$(tail -n 100 /root/workspace/lfm25-llama.log | grep -i error) if [ -n "$errors" ]; then echo "发现模型错误日志：" echo "$errors" | tee -a $LOG_FILE fi }

5.2 测试报告生成

添加结果统计功能：

generate_report() { local pass_count=$(grep -c "测试通过" $LOG_FILE) local fail_count=$(grep -c "测试失败" $LOG_FILE) echo -e "\n测试报告摘要" | tee -a $LOG_FILE echo "测试时间: $(date)" | tee -a $LOG_FILE echo "总测试数: $((pass_count + fail_count))" | tee -a $LOG_FILE echo "通过数: $pass_count" | tee -a $LOG_FILE echo "失败数: $fail_count" | tee -a $LOG_FILE if [ $fail_count -gt 0 ]; then echo -e "\n失败测试详情：" | tee -a $LOG_FILE grep -B 1 "测试失败" $LOG_FILE | tee -a $LOG_FILE fi }