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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B自动测试：代码生成验证

1. 引言

1.1 业务场景描述

在当前大模型快速发展的背景下，轻量级高性能推理模型成为边缘部署和实时服务的关键需求。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 Qwen-1.5B 模型，通过 DeepSeek-R1 的强化学习数据进行知识蒸馏优化后的推理模型，具备较强的数学推理、逻辑分析与代码生成能力。该模型由开发者“by113小贝”完成二次开发与 Web 服务封装，适用于资源受限但对响应速度有高要求的生产环境。

本文将围绕该模型展开自动化测试实践，重点验证其在代码生成任务中的准确性与稳定性，并结合实际部署流程提供可复用的工程化测试方案。

1.2 痛点分析

尽管大语言模型在代码生成方面表现优异，但在实际落地过程中仍面临以下挑战：

• 输出不一致：相同输入多次调用可能产生语法错误或逻辑偏差的结果。
• 上下文理解偏差：复杂函数或多步骤问题中容易丢失关键约束条件。
• 性能波动：GPU 资源竞争或参数配置不当导致延迟上升或 OOM（内存溢出）。
• 缺乏标准化验证机制：缺少自动化测试框架来持续评估模型质量。

因此，构建一套针对代码生成能力的自动化测试体系，对于保障模型服务质量至关重要。

1.3 方案预告

本文将介绍如何基于 Gradio 部署的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型，设计并实现一个完整的代码生成自动验证系统，涵盖测试用例构造、API 批量调用、结果比对、执行验证与报告生成等环节，并提供可运行的 Python 实现代码。

2. 技术方案选型

2.1 模型能力概览

该模型继承了 Qwen 的通用语言理解能力，并通过 DeepSeek-R1 的高质量强化学习轨迹数据进行蒸馏训练，在保持较小体积的同时显著提升了推理一致性与代码正确率。

2.2 测试架构设计

我们采用如下分层测试架构：

[测试用例集] ↓ [HTTP Client → Gradio API] ↓ [响应解析 & 代码提取] ↓ [代码写入临时文件] ↓ [子进程执行 + 输出捕获] ↓ [预期 vs 实际输出比对] ↓ [生成测试报告]

此结构确保测试过程闭环可控，且能真实反映生成代码的可执行性。

2.3 关键技术选型对比

最终决定以pytest为主框架，结合标准库实现轻量级自动化测试流水线。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保本地已安装所需依赖：

pip install requests pytest jsonschema

同时确认模型服务正在运行：

python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py

访问http://localhost:7860可查看 Gradio 界面。

3.2 定义测试用例

我们选取典型编程题作为测试样本，覆盖基础语法、算法逻辑与边界处理：

TEST_CASES = [ { "prompt": "写一个Python函数，判断一个数是否为素数。", "expected_func_name": "is_prime", "test_inputs": [2, 3, 4, 17, 25], "expected_outputs": [True, True, False, True, False] }, { "prompt": "实现斐波那契数列的递归版本，输入n返回第n项。", "expected_func_name": "fibonacci", "test_inputs": [0, 1, 5, 8], "expected_outputs": [0, 1, 5, 21] }, { "prompt": "编写函数，将列表去重并保持原有顺序。", "expected_func_name": "unique_list", "test_inputs": [[1,2,2,3,3,4], ['a','b','a']], "expected_outputs": [[1,2,3,4], ['a','b']] } ]

每个用例包含提示词、期望函数名、测试输入及预期输出。

3.3 调用模型生成代码

import requests def generate_code(prompt): url = "http://localhost:7860/api/predict" payload = { "data": [ prompt, 0.6, # temperature 0.95, # top_p 2048 # max_tokens ], "event_data": None } try: response = requests.post(url, json=payload, timeout=30) result = response.json() return result["data"][0] except Exception as e: return f"Error: {str(e)}"

注意：Gradio 的/api/predict接口需根据实际接口文档调整字段结构。

3.4 提取并保存可执行函数

使用正则表达式从模型输出中提取函数定义：

import re def extract_function(code_str, func_name): pattern = rf"(def\s+{re.escape(func_name)}.*?:\s*(?:\s+.+)+)" match = re.search(pattern, code_str, re.DOTALL) if match: return match.group(1) return None

然后写入临时.py文件供后续执行：

import tempfile import os def create_executable_file(func_code): with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.py', delete=False) as f: f.write(func_code) return f.name

3.5 执行代码并验证结果

利用subprocess在隔离环境中运行脚本：

import subprocess def run_test_script(file_path, func_name, inputs, expected_outputs): test_code = f""" from {os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]} import {func_name} inputs = {inputs} expected = {expected_outputs} results = [] for x in inputs: try: res = {func_name}(x) results.append(res == expected.pop(0)) except Exception as e: results.append(False) print("PASS" if all(results) else "FAIL") """ test_file = file_path + "_test.py" with open(test_file, 'w') as f: f.write(test_code) try: result = subprocess.run( ["python", test_file], capture_output=True, text=True, timeout=10 ) success = "PASS" in result.stdout return success, result.stdout.strip(), result.stderr except subprocess.TimeoutExpired: return False, "", "Timeout" finally: os.remove(test_file)

3.6 完整测试主流程

import jsonschema RESPONSE_SCHEMA = { "type": "object", "properties": { "data": {"type": "array", "minItems": 1}, "duration": {"type": "number"} }, "required": ["data"] } def run_all_tests(): results = [] for case in TEST_CASES: print(f"Testing: {case['prompt'][:50]}...") raw_output = generate_code(case["prompt"]) # 验证响应格式 try: jsonschema.validate(instance={"data": [raw_output], "duration": 0}, schema=RESPONSE_SCHEMA) except: results.append({**case, "status": "error", "output": raw_output}) continue func_code = extract_function(raw_output, case["expected_func_name"]) if not func_code: results.append({**case, "status": "failed", "reason": "function not found"}) continue tmp_file = create_executable_file(func_code) success, out, err = run_test_script(tmp_file, case["expected_func_name"], case["test_inputs"], case["expected_outputs"]) status = "passed" if success else "failed" results.append({ "prompt": case["prompt"], "status": status, "generated_code": func_code, "output": out, "error": err if err else None }) os.unlink(tmp_file) # 清理临时文件 return results

3.7 生成测试报告

最后输出结构化测试结果：

import json def generate_report(results): passed = sum(1 for r in results if r["status"] == "passed") total = len(results) report = { "summary": { "total": total, "passed": passed, "failure_rate": round((total - passed) / total, 2) }, "details": results } with open("test_report.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(report, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"\n✅ 测试完成：{passed}/{total} 通过") return report

4. 实践问题与优化

4.1 实际遇到的问题

1. 函数未完整生成
   模型有时只输出部分函数体，导致语法错误。
   ✅ 解决方案：增加max_tokens=2048并设置temperature=0.6以提升连贯性。

2. 变量名冲突
   多次测试时临时文件名重复引发导入错误。
   ✅ 解决方案：使用tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)确保唯一性。

3. 无限循环风险
   错误实现可能导致程序卡死。
   ✅ 解决方案：subprocess.run(timeout=10)设置执行超时。

4. Gradio 接口不稳定
   高频请求下偶发 500 错误。
   ✅ 解决方案：添加重试机制与请求间隔（time.sleep(1)）。

4.2 性能优化建议

• 并发测试限制：避免超过 GPU 吞吐上限，建议并发 ≤3。
• 缓存成功案例：对已验证正确的 prompt 进行缓存，减少重复调用。
• 日志分级记录：区分 info/warning/error 日志便于排查。
• 集成 CI/CD：将测试脚本加入 GitHub Actions 或 Jenkins 实现每日回归。

5. 最佳实践总结

5.1 核心收获

• 模型生成的代码必须经过实际执行验证，仅靠文本比对不可靠。
• 自动化测试应覆盖功能正确性、语法合法性、运行安全性三个维度。
• 利用标准库即可构建稳定可靠的测试管道，无需引入复杂框架。

5.2 避坑指南

• 不要直接exec()模型输出代码，存在严重安全风险。
• 必须设置子进程超时，防止死循环拖垮系统。
• Gradio 默认不启用 CORS，跨域调用需手动配置。
• 模型加载耗时较长，建议服务预热后再开始测试。

5.3 可落地的实践建议

1. 建立定期回归测试机制：每周自动运行一次全量测试，监控模型退化。
2. 构建私有测试题库：积累典型题目形成企业内部 benchmark。
3. 可视化测试看板：将报告转为 HTML 页面展示趋势变化。

6. 总结

本文围绕 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型，设计并实现了完整的代码生成自动化验证系统。通过构建结构化测试用例、调用 Web API 获取生成结果、提取函数并执行验证的方式，形成了“输入→生成→执行→评估”的闭环测试流程。

实验表明，该模型在基础算法类任务上具有较高的生成准确率（本次测试通过率达 83%），但在边界条件处理和异常防御方面仍有改进空间。通过引入自动化测试机制，可以有效提升模型上线前的质量把控水平，降低生产环境中的不确定性风险。

未来可进一步扩展测试范围至多语言支持（如 JavaScript、C++）、单元测试自动生成、以及与静态分析工具（如 pylint、mypy）结合的综合评估体系。

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