T5-base AI模型训练自动生成测试用例

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | shsource $HOME/.cargo/envpip3 install transformers pandas torchpip3 install tokenizers torch tqdm

cd /home/diskgit clone https://huggingface.co/google-t5/t5-base

#例如用 AI生成的训练模型python脚本：import torchfrom transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments# 加载 T5-base 模型和分词器model_name = "t5-base"tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)# 准备训练数据train_data = [    "input_text_1",    "input_text_2",    # 添加更多训练数据，这里的内容自己添加，添加需求的内容]train_labels = [    "output_text_1",    "output_text_2",    # 添加更多对应的输出文本，添加生成测试用例的数据]# 对训练数据进行编码def encode(examples):    return tokenizer(examples, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")encoded_train_data = encode(train_data)encoded_train_labels = encode(train_labels)# 定义训练参数training_args = TrainingArguments(    output_dir="./results",    num_train_epochs=3,    per_device_train_batch_size=8,    save_steps=10_000,    save_total_limit=2,)# 定义训练器trainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    train_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(encoded_train_data["input_ids"], encoded_train_labels["input_ids"]),)# 开始训练trainer.train()# 保存训练后的模型trainer.save_model("./trained_model")  

import torchfrom transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration# 1. 加载训练好的模型和tokenizerdef load_model(model_path):    tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_path)    model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)    return tokenizer, model# 2. 生成测试用例def generate_test_case(model, tokenizer, requirement, max_length=150):    model.eval()  # 设置为评估模式    input_text = f"Generate a test case for the requirement: {requirement}"    input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids    # 使用束搜索生成    outputs = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_beams=5, early_stopping=True)    generated_case = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)    return generated_case# 3. 主程序    if __name__ == "__main__":    # 加载训练好的模型    model_path = './my_trained_model_2'  # 替换为模型保存路径    tokenizer, model = load_model(model_path)    # 输入需求    requirement = "User should be able to register a new account using an email address."    # 生成测试用例    generated_test_case = generate_test_case(model, tokenizer, requirement)    # 输出生成的测试用例    print(f"需求: {requirement}n生成的测试用例: {generated_test_case}")

1. 增加训练数据：如果可能，收集更多的训练数据。这有助于模型更好地学习需求与测试用例之间的关系。2. 调整训练参数：   - 增加训练轮数：尝试增加训练的epochs，可能需要更多的时间让模型收敛。   - 调整学习率：不同的学习率可能会影响模型的训练效果，尝试降低或增大学习率。3. 使用预训练模型：可以尝试使用更大的预训练模型（如 T5-large 或 T5-3B），这些模型通常具有更强的学习能力。4. 修改数据准备过程：   - 确保数据的格式和预处理方法是正确的，避免因数据格式问题导致模型学习效果不佳。   - 检查标签（测试用例）的质量，确保其与需求内容相匹配。5. 增量训练：如果可以，尝试进行增量训练，即在已有模型的基础上继续训练，而不是从头开始。    6. 使用更复杂的模型结构：如果使用 T5 模型效果不佳，可以尝试其他类型的生成模型，比如 GPT-2 或 BART，这些模型可能更适合某些类型的文本生成任务。