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"""
モデル関連のテスト
"""
import pytest
import torch
from src.models.base import ModelConfig, BaseLanguageModel
from src.models.registry import ModelRegistry, DEFAULT_MODEL_KEY
from src.models.gpt2 import GPT2Model, GPT2_SMALL_CONFIG
# Phase 1: GPT-OSS and Fully Open Source Models
from src.models.gpt_oss import GPTOSSModel, GPT_OSS_20B_CONFIG
from src.models.pythia import PythiaModel, PYTHIA_410M_CONFIG, PYTHIA_1B_CONFIG
from src.models.olmo import OLMoModel, OLMO_1B_CONFIG, OLMO_7B_CONFIG
from src.models.bloom import BLOOMModel, BLOOM_560M_CONFIG
# Phase 2: Latest Architecture Models
from src.models.llama import LlamaModel, LLAMA_3_2_1B_CONFIG, LLAMA_3_2_3B_CONFIG
from src.models.qwen import QwenModel, QWEN_2_5_0_5B_CONFIG, QWEN_2_5_1_5B_CONFIG
from src.models.mistral import MistralModel, MISTRAL_7B_CONFIG
class TestModelConfig:
"""ModelConfigのテスト"""
def test_config_is_immutable(self):
"""設定がイミュータブルであることを確認"""
config = ModelConfig(
name="Test",
model_id="test",
embedding_dim=768,
vocab_size=50000,
)
with pytest.raises(Exception):
config.name = "Changed"
def test_config_attributes(self):
"""設定属性が正しく保持されることを確認"""
config = ModelConfig(
name="Test Model",
model_id="test-model",
embedding_dim=1024,
vocab_size=30000,
)
assert config.name == "Test Model"
assert config.model_id == "test-model"
assert config.embedding_dim == 1024
assert config.vocab_size == 30000
class TestModelRegistry:
"""ModelRegistryのテスト"""
def test_list_models(self):
"""登録済みモデル一覧が取得できることを確認"""
models = ModelRegistry.list_models()
assert len(models) > 0
assert DEFAULT_MODEL_KEY in models
def test_get_model(self):
"""モデルインスタンスが取得できることを確認"""
model = ModelRegistry.get(DEFAULT_MODEL_KEY)
assert isinstance(model, BaseLanguageModel)
def test_get_nonexistent_model(self):
"""存在しないモデルでKeyErrorが発生することを確認"""
with pytest.raises(KeyError):
ModelRegistry.get("nonexistent-model")
def test_get_config(self):
"""モデル設定が取得できることを確認"""
config = ModelRegistry.get_config(DEFAULT_MODEL_KEY)
assert config is not None
assert isinstance(config, ModelConfig)
def test_get_all_configs(self):
"""すべてのモデル設定が取得できることを確認"""
configs = ModelRegistry.get_all_configs()
assert len(configs) > 0
for key, config in configs.items():
assert isinstance(config, ModelConfig)
class TestGPT2Model:
"""GPT2Modelのテスト"""
def test_config(self):
"""設定が正しいことを確認"""
model = GPT2Model(GPT2_SMALL_CONFIG)
assert model.config == GPT2_SMALL_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 768
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = GPT2Model(GPT2_SMALL_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = GPT2Model(GPT2_SMALL_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 768)
@pytest.mark.slow
class TestGPT2ModelIntegration:
"""GPT2Modelの統合テスト（モデルロードが必要）"""
@pytest.fixture
def loaded_model(self):
"""ロード済みモデルを提供"""
model = GPT2Model(GPT2_SMALL_CONFIG)
model.load()
return model
def test_load(self, loaded_model):
"""モデルがロードできることを確認"""
assert loaded_model.is_loaded
def test_forward_with_noise(self, loaded_model):
"""順伝播が正しい形状を返すことを確認"""
noise = loaded_model.generate_noise(seq_len=8)
logits, corrupted_logits = loaded_model.forward_with_noise(noise)
assert logits.shape[0] == 1
assert logits.shape[1] == 8
assert logits.shape[2] == loaded_model.config.vocab_size
def test_decode_indices(self, loaded_model):
"""デコードが文字列リストを返すことを確認"""
indices = [100, 200, 300]
decoded = loaded_model.decode_indices(indices)
assert len(decoded) == 3
assert all(isinstance(s, str) for s in decoded)
# =============================================================================
# Phase 1: GPT-OSS and Fully Open Source Models
# =============================================================================
class TestGPTOSSModel:
"""GPTOSSModelのテスト"""
def test_config(self):
"""設定が正しいことを確認"""
model = GPTOSSModel(GPT_OSS_20B_CONFIG)
assert model.config == GPT_OSS_20B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 4096
assert model.config.vocab_size == 128000
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = GPTOSSModel(GPT_OSS_20B_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = GPTOSSModel(GPT_OSS_20B_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 4096)
class TestPythiaModel:
"""PythiaModelのテスト"""
def test_config_410m(self):
"""Pythia 410M設定が正しいことを確認"""
model = PythiaModel(PYTHIA_410M_CONFIG)
assert model.config == PYTHIA_410M_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 1024
assert model.config.vocab_size == 50304
def test_config_1b(self):
"""Pythia 1B設定が正しいことを確認"""
model = PythiaModel(PYTHIA_1B_CONFIG)
assert model.config == PYTHIA_1B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 2048
assert model.config.vocab_size == 50304
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = PythiaModel(PYTHIA_410M_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = PythiaModel(PYTHIA_410M_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 1024)
class TestOLMoModel:
"""OLMoModelのテスト"""
def test_config_1b(self):
"""OLMo 1B設定が正しいことを確認"""
model = OLMoModel(OLMO_1B_CONFIG)
assert model.config == OLMO_1B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 2048
assert model.config.vocab_size == 50304
def test_config_7b(self):
"""OLMo 7B設定が正しいことを確認"""
model = OLMoModel(OLMO_7B_CONFIG)
assert model.config == OLMO_7B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 4096
assert model.config.vocab_size == 50304
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = OLMoModel(OLMO_1B_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = OLMoModel(OLMO_1B_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 2048)
class TestBLOOMModel:
"""BLOOMModelのテスト"""
def test_config(self):
"""BLOOM 560M設定が正しいことを確認"""
model = BLOOMModel(BLOOM_560M_CONFIG)
assert model.config == BLOOM_560M_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 1024
assert model.config.vocab_size == 250880
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = BLOOMModel(BLOOM_560M_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = BLOOMModel(BLOOM_560M_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 1024)
# =============================================================================
# Phase 2: Latest Architecture Models
# =============================================================================
class TestLlamaModel:
"""LlamaModelのテスト"""
def test_config_1b(self):
"""Llama 3.2 1B設定が正しいことを確認"""
model = LlamaModel(LLAMA_3_2_1B_CONFIG)
assert model.config == LLAMA_3_2_1B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 2048
assert model.config.vocab_size == 128256
def test_config_3b(self):
"""Llama 3.2 3B設定が正しいことを確認"""
model = LlamaModel(LLAMA_3_2_3B_CONFIG)
assert model.config == LLAMA_3_2_3B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 3072
assert model.config.vocab_size == 128256
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = LlamaModel(LLAMA_3_2_1B_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = LlamaModel(LLAMA_3_2_1B_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 2048)
class TestQwenModel:
"""QwenModelのテスト"""
def test_config_0_5b(self):
"""Qwen2.5 0.5B設定が正しいことを確認"""
model = QwenModel(QWEN_2_5_0_5B_CONFIG)
assert model.config == QWEN_2_5_0_5B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 896
assert model.config.vocab_size == 151936
def test_config_1_5b(self):
"""Qwen2.5 1.5B設定が正しいことを確認"""
model = QwenModel(QWEN_2_5_1_5B_CONFIG)
assert model.config == QWEN_2_5_1_5B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 1536
assert model.config.vocab_size == 151936
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = QwenModel(QWEN_2_5_0_5B_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = QwenModel(QWEN_2_5_0_5B_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 896)
class TestMistralModel:
"""MistralModelのテスト"""
def test_config(self):
"""Mistral 7B設定が正しいことを確認"""
model = MistralModel(MISTRAL_7B_CONFIG)
assert model.config == MISTRAL_7B_CONFIG
assert model.config.embedding_dim == 4096
assert model.config.vocab_size == 32768
def test_is_loaded_initial(self):
"""初期状態ではロードされていないことを確認"""
model = MistralModel(MISTRAL_7B_CONFIG)
assert not model.is_loaded
def test_generate_noise(self):
"""ノイズ生成が正しい形状であることを確認"""
model = MistralModel(MISTRAL_7B_CONFIG)
noise = model.generate_noise(seq_len=16, batch_size=2)
assert noise.shape == (2, 16, 4096)
# =============================================================================
# Registry Tests for New Models
# =============================================================================
class TestModelRegistryNewModels:
"""新規追加モデルのレジストリテスト"""
@pytest.mark.parametrize("model_key", [
"gpt-oss-20b",
"pythia-410m",
"pythia-1b",
"olmo-1b",
"olmo-7b",
"bloom-560m",
"llama-3.2-1b",
"llama-3.2-3b",
"qwen2.5-0.5b",
"qwen2.5-1.5b",
"mistral-7b",
])
def test_model_registered(self, model_key):
"""新モデルがレジストリに登録されていることを確認"""
models = ModelRegistry.list_models()
assert model_key in models
@pytest.mark.parametrize("model_key", [
"gpt-oss-20b",
"pythia-410m",
"pythia-1b",
"olmo-1b",
"olmo-7b",
"bloom-560m",
"llama-3.2-1b",
"llama-3.2-3b",
"qwen2.5-0.5b",
"qwen2.5-1.5b",
"mistral-7b",
])
def test_model_instance_creation(self, model_key):
"""新モデルのインスタンスが作成できることを確認"""
model = ModelRegistry.get(model_key)
assert isinstance(model, BaseLanguageModel)
assert not model.is_loaded
# =============================================================================
# Integration Tests (require model download)
# =============================================================================
@pytest.mark.slow
class TestPythiaModelIntegration:
"""Pythiaモデルの統合テスト（小さいモデルで代表テスト）"""
@pytest.fixture
def loaded_model(self):
"""ロード済みモデルを提供"""
model = PythiaModel(PYTHIA_410M_CONFIG)
model.load()
return model
def test_load(self, loaded_model):
"""モデルがロードできることを確認"""
assert loaded_model.is_loaded
def test_forward_with_noise(self, loaded_model):
"""順伝播が正しい形状を返すことを確認"""
noise = loaded_model.generate_noise(seq_len=8)
logits, corrupted_logits = loaded_model.forward_with_noise(noise)
assert logits.shape[0] == 1
assert logits.shape[1] == 8
assert logits.shape[2] == loaded_model.config.vocab_size
def test_decode_indices(self, loaded_model):
"""デコードが文字列リストを返すことを確認"""
indices = [100, 200, 300]
decoded = loaded_model.decode_indices(indices)
assert len(decoded) == 3
assert all(isinstance(s, str) for s in decoded)
@pytest.mark.slow
class TestBLOOMModelIntegration:
"""BLOOMモデルの統合テスト"""
@pytest.fixture
def loaded_model(self):
"""ロード済みモデルを提供"""
model = BLOOMModel(BLOOM_560M_CONFIG)
model.load()
return model
def test_load(self, loaded_model):
"""モデルがロードできることを確認"""
assert loaded_model.is_loaded
def test_forward_with_noise(self, loaded_model):
"""順伝播が正しい形状を返すことを確認"""
noise = loaded_model.generate_noise(seq_len=8)
logits, corrupted_logits = loaded_model.forward_with_noise(noise)
assert logits.shape[0] == 1
assert logits.shape[1] == 8
assert logits.shape[2] == loaded_model.config.vocab_size
@pytest.mark.slow
class TestQwenModelIntegration:
"""Qwenモデルの統合テスト（小さいモデルで代表テスト）"""
@pytest.fixture
def loaded_model(self):
"""ロード済みモデルを提供"""
model = QwenModel(QWEN_2_5_0_5B_CONFIG)
model.load()
return model
def test_load(self, loaded_model):
"""モデルがロードできることを確認"""
assert loaded_model.is_loaded
def test_forward_with_noise(self, loaded_model):
"""順伝播が正しい形状を返すことを確認"""
noise = loaded_model.generate_noise(seq_len=8)
logits, corrupted_logits = loaded_model.forward_with_noise(noise)
assert logits.shape[0] == 1
assert logits.shape[1] == 8
assert logits.shape[2] == loaded_model.config.vocab_size
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