LLM Transparency Tool端到端测试:使用Cypress与Selenium自动化UI测试

LLM Transparency Tool端到端测试:使用Cypress与Selenium自动化UI测试

【免费下载链接】llm-transparency-tool LLM Transparency Tool (LLM-TT), an open-source interactive toolkit for analyzing internal workings of Transformer-based language models. *Check out demo at* https://huggingface.co/spaces/facebook/llm-transparency-tool-demo 【免费下载链接】llm-transparency-tool 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-transparency-tool

为什么需要UI自动化测试?

你是否遇到过这样的情况:前端团队刚修复一个按钮点击bug,后端API调整后又导致图表加载失败?LLM Transparency Tool作为交互式Transformer模型分析工具,其前端界面包含ContributionGraph.tsx可视化组件和Selector.tsx交互控件,任何UI故障都可能影响模型透明度分析结果的准确性。本文将带你用Cypress和Selenium构建端到端测试体系,确保从组件渲染到数据流转的全链路可靠性。

测试环境准备

技术栈匹配分析

从项目package.json可知,前端基于React 18.2.0和TypeScript 5.3.3构建,这与现代UI测试工具兼容性良好。测试环境需满足:

  • Node.js 16+(匹配react-scripts 5.0.1要求)
  • Chrome/Firefox浏览器(支持d3可视化渲染)
  • Python 3.8+(后端服务运行环境)

测试工具安装

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-transparency-tool

# 安装前端依赖
cd llm-transparency-tool/llm_transparency_tool/components/frontend
npm install

# 安装Cypress
npm install cypress --save-dev

# 安装Selenium Python依赖
pip install selenium pytest

Cypress测试实现

基础测试架构

创建cypress/e2e/llm_viewer.cy.ts测试文件,构建三层测试架构:

  1. 页面加载验证层:检查public/index.html基础资源加载
  2. 组件交互测试层:验证Selector.tsx下拉选择功能
  3. 数据可视化层:测试ContributionGraph.tsx图表渲染

核心测试用例

// 测试初始化加载
describe('LLM Viewer Initialization', () => {
  it('loads and displays main components', () => {
    cy.visit('/');
    // 验证标题渲染
    cy.title().should('include', 'LLM Transparency Tool');
    // 验证选择器组件加载
    cy.get('[data-testid="selector-component"]').should('be.visible');
    // 验证图表容器存在
    cy.get('[data-testid="contribution-graph"]').should('exist');
  });
});

// 测试模型选择功能
describe('Model Selection Flow', () => {
  it('changes model parameters and triggers graph update', () => {
    cy.visit('/');
    // 选择BERT模型
    cy.get('[data-testid="model-select"]').select('bert-base-uncased');
    // 验证参数面板更新
    cy.get('[data-testid="layer-slider"]').should('have.value', '12');
    // 确认图表重新渲染
    cy.get('[data-testid="contribution-graph"] svg').should('have.descendants', 'path');
  });
});

Selenium测试实现

Python测试套件

创建tests/ui/test_frontend.py文件,使用pytest组织测试用例:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import Select
import time

def test_graph_rendering():
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("http://localhost:3000")
    
    # 验证页面标题
    assert "LLM Transparency Tool" in driver.title
    
    # 选择模型并验证加载状态
    model_select = Select(driver.find_element(By.ID, "model-select"))
    model_select.select_by_visible_text("gpt2-small")
    
    # 等待图表加载完成
    time.sleep(2)  # 实际项目应使用显式等待
    graph_element = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "contribution-graph")
    assert graph_element.is_displayed()
    
    driver.quit()

测试数据驱动设计

创建测试数据集tests/ui/test_data.csv

模型名称预期层数可视化类型
bert-base12heatmap
gpt212network
roberta12matrix

测试集成与持续集成

测试命令配置

修改package.json添加测试脚本:

"scripts": {
  "start": "react-scripts start",
  "build": "react-scripts build",
  "test": "react-scripts test",
  "e2e:cypress": "cypress run",
  "e2e:selenium": "pytest tests/ui/"
}

多工具测试策略对比

测试工具优势场景性能消耗学习曲线
Cypress组件交互测试平缓
Selenium跨浏览器测试陡峭

测试最佳实践

  1. 元素定位策略:优先使用data-testid属性(如在common.tsx中定义测试标识)
  2. 等待机制:用Cypress的cy.wait()或Selenium的WebDriverWait替代固定延迟
  3. 测试数据隔离:为不同测试场景创建独立的sample_input.txt副本
  4. 可视化验证:结合LlmViewer.css样式规则验证UI一致性

测试报告与问题追踪

测试覆盖率分析

使用istanbul生成前端测试覆盖率报告:

npx cypress run --env coverage=true
# 报告输出至 coverage/lcov-report/index.html

常见问题排查流程

  1. 图表不加载:检查server/app.py中的API端点是否返回正确数据
  2. 选择器无响应:验证Selector.tsx的onChange事件绑定
  3. 测试稳定性:对ContributionGraph.tsx添加加载状态指示器

总结与下一步

本文构建了覆盖LLM Transparency Tool前端界面的自动化测试体系,通过Cypress实现组件交互测试,用Selenium验证跨浏览器兼容性。下一步可扩展:

  • 实现graph_node.py后端数据接口的契约测试
  • 集成视觉回归测试工具(如Percy)验证d3可视化效果
  • 开发自定义Cypress命令封装components/frontend/src的通用测试逻辑

通过持续完善测试体系,可确保LLM透明度分析工具在迭代过程中的交互可靠性与数据准确性。

【免费下载链接】llm-transparency-tool LLM Transparency Tool (LLM-TT), an open-source interactive toolkit for analyzing internal workings of Transformer-based language models. *Check out demo at* https://huggingface.co/spaces/facebook/llm-transparency-tool-demo 【免费下载链接】llm-transparency-tool 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-transparency-tool

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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