怎样使用LLaMA 2模型天生测试用例

1. import torch
2. from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
4. # 加载 LLaMA 2 模型和 tokenizer
5. model_name = "decapoda-research/llama-7b-hf"  # 这里使用的是 LLaMA 2 的一个开源版本，可能需要根据实际情况调整
6. tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
7. model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)
10. def generate_test_case_description(function_description):
11.     # 输入的功能描述
12.     input_text = f"根据以下功能描述生成测试用例：{function_description}"
13.     # 将输入文本转换为 token
14.     input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
15.     # 生成文本
16.     output = model.generate(
17.         input_ids,
18.         max_length=200,  # 生成文本的最大长度，可以根据需要调整
19.         num_return_sequences=1,  # 生成几个不同的结果，可以根据需要调整
20.         no_repeat_ngram_size=2,  # 避免生成重复的 n-gram，以提高生成文本的多样性
21.         do_sample=True,  # 启用采样生成，使结果更具多样性
22.         top_k=50,  # 从概率最高的 k 个 token 中采样，可调整参数
23.         top_p=0.95,  # 累积概率，可调整参数
24.         temperature=0.7  # 生成的随机性，值越大越随机，可调整参数
25.     )
26.     # 解码生成的 token 为文本
27.     generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
28.     return generated_text
31. # 测试用例功能描述
32. function_description = "用户登录功能，用户输入用户名和密码，系统验证后登录成功"
33. test_case_description = generate_test_case_description(function_description)
34. print(test_case_description)

复制代码

代码表明：
导入须要的库：
torch 是 PyTorch 库，用于深度学习计算。
LlamaForCausalLM 和 LlamaTokenizer 是 transformers 库中用于加载 LLaMA 2 模型及其 tokenizer 的类。
加载 LLaMA 2 模型和 tokenizer：

1. model_name 是模型的名称，这里使用的是 decapoda-research/llama-7b-hf，这是 LLaMA 2 的一个开源版本，可能需要根据实际情况调整。
2. tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name) 从预训练的模型中加载 tokenizer，用于将文本转换为模型可处理的 token 序列。
3. model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name) 从预训练的模型中加载 LLaMA 2 模型。
4. 定义生成测试用例描述的函数 generate_test_case_description：
5. input_text：根据功能描述构造输入文本，以引导模型生成测试用例描述。
6. input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")：将输入文本编码为 PyTorch 张量，以便模型处理。
7. model.generate() 是生成文本的主要方法，其中包含多个参数，用于控制生成的效果：
8. max_length：生成文本的最大长度。
9. num_return_sequences：生成几个不同的结果。
10. no_repeat_ngram_size：避免生成重复的 n-gram，以提高生成文本的多样性。
11. do_sample：启用采样生成，使结果更具多样性。
12. top_k：从概率最高的 k 个 token 中采样。
13. top_p：累积概率。
14. temperature：生成的随机性，值越大越随机。
15. 调用生成函数并打印结果：
16. 调用 generate_test_case_description 函数，传入功能描述，生成测试用例描述。
17. 使用 print 打印生成的测试用例描述。

复制代码

使用阐明：
运行此代码前，确保你的环境满足以下条件：
安装 transformers 库，可以使用 pip install transformers 下令安装。
确保你有足够的 GPU 内存或 CPU 性能，因为 LLaMA 2 是一个大型模型，可能需要较高的计算资源。
假如你使用的是 decapoda-research/llama-7b-hf 以外的 LLaMA 2 版本，需要将 model_name 替换为相应的名称。
你可以根据需要调整 generate 函数的参数，如 max_length、num_return_sequences、top_k、top_p 和 temperature，以得到不同的天生结果。比方，假如你想要更短的测试用例描述，可以减小 max_length 的值；假如你想要更具多样性的结果，可以调整 top_k、top_p 和 temperature 的值。
这个示例只是一个简朴的起点，在实际应用中，你可能需要对天生的测试用例描述进行后处置处罚，以确保其符合测试用例的格式和要求。
此外，由于 LLaMA 2 的巨细和复杂性，可能需要更强盛的计算资源或进行分布式计算，尤其是在处置处罚大规模的测试用例天生任务时。
假如你碰到性能问题，可以考虑使用模型量化、分布式计算或使用更小的 LLaMA 2 版本（如 3B 或 1B 参数版本）来优化性能。
请记着，使用 LLaMA 2 时要遵守相关的许可协议和使用条款，以确保正当使用。
假如你使用的是私有版本的 LLaMA 2 大概通过其他渠道得到的模型，可能需要不同的加载和使用方法。
同时，对于不同的软件测试场景，可能需要对输入文本进行更过细的构造，以引导模型天生更符合需求的测试用例描述。

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