llmfit测试体系硬件fixture与Schema验证机制完整解析【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfitllmfit是一款本地大模型硬件检测与推荐工具一条命令即可从数百个模型中找出你硬件能跑的那一个。但检测你的硬件这件事本身横跨 Windows、macOS、Linux 三大平台与 NVIDIA、AMD、Apple 芯片如何保证检测逻辑处处可靠答案就藏在它的测试体系里硬件 fixture测试夹具与Schema 数据验证为硬件检测与模型数据库质量各设一道防线。为什么硬件检测逻辑必须用fixture测试硬件检测是 llmfit 的地基不同平台暴露硬件信息的方式完全不同——NVIDIA 用nvidia-smi的 CSV 输出macOS 用 I/O Registry JSONWindows 用 WMI 与注册表Linux 则直接读/sys文件系统。问题在于一台 Linux 开发机无法真实复现 Windows 的nvidia-smi输出或 macOS 的 Metal 信息。llmfit 的解法是fixture 技术——把各种真实机器上的命令输出快照成小文件测试时喂给解析函数验证结果是否符合预期。硬件fixture目录一份覆盖全平台的故障图谱所有夹具集中在 llmfit-core/tests/fixtures/hardware/ 下按来源平台分子目录目录模拟来源典型用例nvidia/nvidia-smi CSV 输出单卡、双卡、重复卡、空输出macos/I/O Registry JSONApple Silicon、Intel、缺字段windows/WMI / 注册表正常值、非法数字、缺失字段rocm/rocm-smi 文本块状/表格布局、混合输出、乱格式sysfs/Linux/sys目录树独显核显、VRAM 缺失或损坏mixed/多来源叠加去重与排序、坏源不拖垮好源几个设计细节很能说明问题多卡去重standard-identical.csv 里同一块 RTX 4090 出现两行验证解析器能合并重复显卡故意写坏的数据win32-video-controller.txt 中特意混入Malformed Adapter|not-a-number这样的脏行验证解析器遇到非法 VRAM 数值时能优雅降级而不是崩溃目录级仿真sysfs/子目录直接按/sys的文件树结构组织例如 mem_info_vram_total 保存核显的 1 GiB 显存值测试中 hardware.rs 的 fixture 会验证存在独显时自动过滤核显这一关键行为解析失败不牵连好数据invalid.json 内容就是一句not valid JSON验证坏输入被安全丢弃。测试代码通过 Rust 的include_str!直接内嵌这些文件见 hardware.rs 测试模块无需任何外部依赖即可在任意平台运行。Schema验证模型数据库的出厂质检硬件侧靠 fixture数据侧靠 Schema。llmfit 的模型目录 hf_models.json 在编译期嵌入二进制一旦混入脏数据每台用户机器都会被错误结果误导。因此 llmfit-core/data/schema.json 用 JSON Schemadraft 2020-12给每个模型定义了严格契约枚举约束format只能是gguf/awq/gptq/mlx等合法值正则约束parameter_count必须匹配^[0-9](?:\.[0-9])?[KMBT]$如 32B杜绝格式漂移条件约束is_moe为true时必须同时提供专家数等 MoE 字段零容忍additionalProperties: false任何计划外字段都会直接判错。验证由 schema_validation.rs 执行用jsonschema库逐条校验失败时最多列出 30 条带路径的具体错误方便快速定位。更有意思的是一个事故记忆测试 hf_models_keep_known_hybrid_attention_heads——它固化了某次抓取脚本漏拿config.json导致架构字段丢失的真实 bug确保同类回归永远被拦住。ONNX 目录同样被 onnx_models.rs 反复盘查仓库根目录与 core 目录的两份目录必须逐字节一致、每个模型 ID 唯一、RAM 估算必须为正且推荐值不小于最小值。如何运行这套测试体系在仓库根目录只需一条命令即可执行全部 fixture 与 schema 测试cargo test项目整体结构与构建方式可参考 docs/development.md。小结llmfit 的测试体系给了一个朴素示范硬件差异用 fixture 快照化数据质量用 Schema 契约化。对新手而言llmfit-core/tests/fixtures/hardware/ 本身就是一份绝佳的跨平台硬件检测样本库值得仔细翻阅。【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 llmfit测试体系：硬件fixture与Schema验证机制完整解析
llmfit测试体系硬件fixture与Schema验证机制完整解析【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfitllmfit是一款本地大模型硬件检测与推荐工具一条命令即可从数百个模型中找出你硬件能跑的那一个。但检测你的硬件这件事本身横跨 Windows、macOS、Linux 三大平台与 NVIDIA、AMD、Apple 芯片如何保证检测逻辑处处可靠答案就藏在它的测试体系里硬件 fixture测试夹具与Schema 数据验证为硬件检测与模型数据库质量各设一道防线。为什么硬件检测逻辑必须用fixture测试硬件检测是 llmfit 的地基不同平台暴露硬件信息的方式完全不同——NVIDIA 用nvidia-smi的 CSV 输出macOS 用 I/O Registry JSONWindows 用 WMI 与注册表Linux 则直接读/sys文件系统。问题在于一台 Linux 开发机无法真实复现 Windows 的nvidia-smi输出或 macOS 的 Metal 信息。llmfit 的解法是fixture 技术——把各种真实机器上的命令输出快照成小文件测试时喂给解析函数验证结果是否符合预期。硬件fixture目录一份覆盖全平台的故障图谱所有夹具集中在 llmfit-core/tests/fixtures/hardware/ 下按来源平台分子目录目录模拟来源典型用例nvidia/nvidia-smi CSV 输出单卡、双卡、重复卡、空输出macos/I/O Registry JSONApple Silicon、Intel、缺字段windows/WMI / 注册表正常值、非法数字、缺失字段rocm/rocm-smi 文本块状/表格布局、混合输出、乱格式sysfs/Linux/sys目录树独显核显、VRAM 缺失或损坏mixed/多来源叠加去重与排序、坏源不拖垮好源几个设计细节很能说明问题多卡去重standard-identical.csv 里同一块 RTX 4090 出现两行验证解析器能合并重复显卡故意写坏的数据win32-video-controller.txt 中特意混入Malformed Adapter|not-a-number这样的脏行验证解析器遇到非法 VRAM 数值时能优雅降级而不是崩溃目录级仿真sysfs/子目录直接按/sys的文件树结构组织例如 mem_info_vram_total 保存核显的 1 GiB 显存值测试中 hardware.rs 的 fixture 会验证存在独显时自动过滤核显这一关键行为解析失败不牵连好数据invalid.json 内容就是一句not valid JSON验证坏输入被安全丢弃。测试代码通过 Rust 的include_str!直接内嵌这些文件见 hardware.rs 测试模块无需任何外部依赖即可在任意平台运行。Schema验证模型数据库的出厂质检硬件侧靠 fixture数据侧靠 Schema。llmfit 的模型目录 hf_models.json 在编译期嵌入二进制一旦混入脏数据每台用户机器都会被错误结果误导。因此 llmfit-core/data/schema.json 用 JSON Schemadraft 2020-12给每个模型定义了严格契约枚举约束format只能是gguf/awq/gptq/mlx等合法值正则约束parameter_count必须匹配^[0-9](?:\.[0-9])?[KMBT]$如 32B杜绝格式漂移条件约束is_moe为true时必须同时提供专家数等 MoE 字段零容忍additionalProperties: false任何计划外字段都会直接判错。验证由 schema_validation.rs 执行用jsonschema库逐条校验失败时最多列出 30 条带路径的具体错误方便快速定位。更有意思的是一个事故记忆测试 hf_models_keep_known_hybrid_attention_heads——它固化了某次抓取脚本漏拿config.json导致架构字段丢失的真实 bug确保同类回归永远被拦住。ONNX 目录同样被 onnx_models.rs 反复盘查仓库根目录与 core 目录的两份目录必须逐字节一致、每个模型 ID 唯一、RAM 估算必须为正且推荐值不小于最小值。如何运行这套测试体系在仓库根目录只需一条命令即可执行全部 fixture 与 schema 测试cargo test项目整体结构与构建方式可参考 docs/development.md。小结llmfit 的测试体系给了一个朴素示范硬件差异用 fixture 快照化数据质量用 Schema 契约化。对新手而言llmfit-core/tests/fixtures/hardware/ 本身就是一份绝佳的跨平台硬件检测样本库值得仔细翻阅。【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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