Alpamayo-R1-10B实战教程：curl命令调用/predict API实现自动化轨迹测试

May Wei

107人浏览 · 2026-03-15 01:00:27

May Wei · 2026-03-15 01:00:27 发布

Alpamayo-R1-10B实战教程：curl命令调用/predict API实现自动化轨迹测试

1. 从WebUI到自动化：为什么需要API调用？

如果你已经体验过Alpamayo-R1-10B的WebUI界面，可能会觉得手动上传图片、输入指令、点击按钮的方式很直观。但当你需要进行大量测试时，这种手动操作就显得效率低下了。想象一下，你需要测试100个不同的驾驶场景，每个场景都要手动操作一遍，这得花多少时间？

这就是我们今天要解决的问题：如何通过curl命令自动化调用Alpamayo-R1-10B的API，实现批量轨迹测试。

1.1 手动测试 vs 自动化测试

让我用一个简单的对比来说明两者的区别：

测试方式	操作步骤	测试10个场景所需时间	适合场景
WebUI手动测试	1. 打开浏览器 2. 上传3张图片 3. 输入指令 4. 点击推理按钮 5. 记录结果	约15-20分钟	少量测试、演示、探索性测试
API自动化测试	1. 准备测试数据文件 2. 运行脚本或命令 3. 自动获取并保存结果	约1-2分钟	批量测试、回归测试、性能评估

可以看到，自动化测试的效率是手动测试的10倍以上。更重要的是，自动化测试可以确保每次测试的条件完全一致，避免了人为操作带来的误差。

1.2 API调用的实际应用场景

在实际的自动驾驶研发中，API调用有多个重要用途：

场景一：批量验证模型性能 假设你收集了1000个不同的交叉口场景，想要测试模型在各种情况下的表现。手动测试几乎不可能完成，而通过API可以编写一个简单的脚本，一晚上就能跑完所有测试。

场景二：集成到现有系统 如果你的团队已经有自己的自动驾驶测试框架，可以通过API将Alpamayo-R1-10B集成进去，作为轨迹预测的一个模块。

场景三：持续集成/持续部署（CI/CD） 在每次代码更新后，自动运行一组核心测试用例，确保新版本没有引入回归问题。

场景四：参数调优实验 想要测试不同温度参数对轨迹生成的影响？通过API可以轻松实现参数扫描，自动收集结果并分析。

2. 准备工作：启用API服务

在开始使用curl命令之前，我们需要先确保Alpamayo-R1-10B的API服务已经正确启用。默认情况下，为了节省资源，API服务可能是关闭的。

2.1 检查当前服务状态

首先，让我们看看系统当前运行了哪些服务：

# 查看所有服务的状态
supervisorctl status

你会看到类似这样的输出：

alpamayo-webui    RUNNING   pid 12345, uptime 1:23:45
alpamayo-r1       STOPPED   Not started

这里有两个关键服务：

alpamayo-webui：WebUI界面服务，运行在7860端口
alpamayo-r1：API服务，运行在8000端口

如果alpamayo-r1显示为STOPPED，说明API服务没有启动。

2.2 启动API服务

启动API服务非常简单，只需要一个命令：

# 启动API服务
supervisorctl start alpamayo-r1

# 再次检查状态
supervisorctl status alpamayo-r1

如果一切正常，你会看到：

alpamayo-r1       RUNNING   pid 23456, uptime 0:00:30

2.3 验证API服务是否正常工作

在开始复杂的调用之前，我们先做个简单的健康检查：

# 使用curl检查API服务是否正常
curl -X GET "http://localhost:8000/health"

如果API服务正常运行，你会看到类似这样的响应：

{
  "status": "healthy",
  "model_loaded": true,
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
}

如果看到这个响应，恭喜你！API服务已经准备就绪。

2.4 配置API服务开机自启（可选）

如果你希望每次重启服务器后API服务都能自动启动，可以这样配置：

# 编辑API服务的配置文件
sudo vi /etc/supervisor/conf.d/alpamayo-r1.conf

找到以下两行配置：

autostart=false
autorestart=false

将它们改为：

autostart=true
autorestart=true

保存文件后，重新加载配置：

# 重新加载supervisor配置
supervisorctl reread
supervisorctl update

# 重启API服务使配置生效
supervisorctl restart alpamayo-r1

现在，即使服务器重启，API服务也会自动启动。

3. 理解API接口：/predict端点详解

在开始编写curl命令之前，我们需要先了解Alpamayo-R1-10B的API接口设计。核心的预测接口是/predict端点，它接收特定的输入数据，返回轨迹预测结果。

3.1 API接口基本信息

让我们先看看这个接口的基本信息：

属性	值
端点地址	`http://localhost:8000/predict`
请求方法	POST
Content-Type	`application/json`
响应格式	JSON

3.2 请求数据结构

/predict接口期望接收一个JSON格式的请求体，包含以下关键字段：

{
  "front_camera": "base64编码的前视摄像头图像",
  "left_camera": "base64编码的左侧摄像头图像", 
  "right_camera": "base64编码的右侧摄像头图像",
  "prompt": "驾驶指令文本",
  "top_p": 0.98,
  "temperature": 0.6,
  "num_samples": 1
}

让我详细解释每个字段：

1. 摄像头图像字段（front_camera, left_camera, right_camera）

类型：字符串
格式：Base64编码的JPEG或PNG图像数据
要求：三张图像必须同时提供，即使某些场景下可能不需要所有视角
示例："data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQ...（很长的一串字符）"

2. 驾驶指令（prompt）

类型：字符串
说明：用自然语言描述驾驶任务
示例："Navigate through the intersection safely"
其他常用指令：
- "Turn left at the intersection"
- "Follow the vehicle ahead"
- "Merge into the right lane"
- "Stop at the crosswalk"

3. 生成参数

top_p：核采样概率，范围0.0-1.0，默认0.98
- 值越小，生成结果越保守、确定性越强
- 值越大，生成结果越多样、创造性越强
temperature：采样温度，范围0.0-2.0，默认0.6
- 值越小，结果越确定（类似argmax）
- 值越大，结果越随机
num_samples：轨迹采样数量，范围1-6，默认1
- 每次推理生成的轨迹数量
- 多个样本可以评估模型的不确定性

3.3 响应数据结构

API调用成功后，会返回一个JSON格式的响应：

{
  "status": "success",
  "reasoning": "模型的推理过程文本",
  "trajectory": [
    [x1, y1, z1, t1],
    [x2, y2, z2, t2],
    // ... 共64个时间步
  ],
  "metadata": {
    "model": "Alpamayo-R1-10B",
    "inference_time": 1.23,
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }
}

响应字段说明：

status：请求状态，成功时为"success"
reasoning：模型的Chain-of-Causation推理过程
- 这是Alpamayo-R1的核心特性之一
- 以文本形式解释模型为什么做出这样的决策
- 示例："前方有行人正在过马路，需要减速让行；左侧车道有车辆，不适合变道；保持当前车道行驶是最安全的选择。"
trajectory：预测的轨迹数据
- 一个包含64个时间步的数组
- 每个时间步是[x, y, z, t]四个值
- x, y, z是三维坐标，t是时间戳
metadata：元数据信息
- 包含模型名称、推理时间、时间戳等信息

3.4 错误响应

如果API调用失败，会返回错误信息：

{
  "status": "error",
  "message": "错误描述",
  "error_code": "ERROR_CODE"
}

常见错误包括：

MODEL_NOT_LOADED：模型未加载
INVALID_IMAGE：图像数据格式错误
INVALID_PROMPT：驾驶指令为空或格式错误
GPU_OUT_OF_MEMORY：GPU显存不足

4. 实战开始：第一个curl命令

现在我们已经了解了API的基本信息，让我们开始编写第一个curl命令。我会从最简单的开始，逐步增加复杂度。

4.1 准备测试图像

首先，我们需要准备测试用的图像。为了简化，我先教你如何将本地图像转换为Base64编码。

方法一：使用Python脚本转换

创建一个名为convert_image.py的文件：

import base64
import json

def image_to_base64(image_path):
    """将图像文件转换为Base64编码字符串"""
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        # 读取图像二进制数据
        image_data = image_file.read()
        # 转换为Base64
        base64_str = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
        # 添加Data URL前缀
        return f"data:image/jpeg;base64,{base64_str}"

# 示例：转换三张测试图像
front_image = image_to_base64("front_camera.jpg")
left_image = image_to_base64("left_camera.jpg")  
right_image = image_to_base64("right_camera.jpg")

# 保存到JSON文件，方便后续使用
request_data = {
    "front_camera": front_image,
    "left_camera": left_image,
    "right_camera": right_image,
    "prompt": "Navigate through the intersection safely",
    "top_p": 0.98,
    "temperature": 0.6,
    "num_samples": 1
}

with open("test_request.json", "w") as f:
    json.dump(request_data, f, indent=2)

print("图像转换完成，已保存到 test_request.json")

运行这个脚本：

python convert_image.py

方法二：使用命令行工具（如果没有Python环境）

如果你不想写Python脚本，也可以用命令行工具：

# 将图像转换为Base64并保存到文件
echo -n "data:image/jpeg;base64," > front_base64.txt
base64 front_camera.jpg >> front_base64.txt

# 查看结果
cat front_base64.txt

4.2 基础curl命令

现在，让我们编写第一个curl命令。假设我们已经有了Base64编码的图像数据，保存在test_request.json文件中。

最简单的调用：

# 使用文件中的JSON数据调用API
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json

这个命令做了三件事：

-X POST：指定使用POST方法
-H "Content-Type: application/json"：设置请求头，告诉服务器我们发送的是JSON数据
-d @test_request.json：从文件读取JSON数据作为请求体

将响应保存到文件：

默认情况下，curl会将响应输出到终端。为了后续分析，我们通常需要保存到文件：

# 将响应保存到文件
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  -o response.json

现在，响应数据就保存在response.json文件中了。

4.3 查看和分析响应

让我们看看响应文件里有什么：

# 查看响应文件内容
cat response.json

你会看到类似这样的输出（为了可读性，我做了简化）：

{
  "status": "success",
  "reasoning": "分析场景：前方是十字路口，交通信号灯为绿色。左侧有车辆等待左转，右侧车道畅通。决策：保持当前车道直行，注意观察左侧车辆动态。执行：生成平滑的直行轨迹，保持适当车速。",
  "trajectory": [
    [1.23, 0.45, 0.0, 0.0],
    [1.25, 0.48, 0.0, 0.1],
    [1.28, 0.52, 0.0, 0.2],
    // ... 更多数据点
  ],
  "metadata": {
    "model": "Alpamayo-R1-10B",
    "inference_time": 1.45,
    "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z"
  }
}

使用jq工具美化输出：

如果你安装了jq工具（JSON处理器），可以更漂亮地查看响应：

# 安装jq（如果还没有）
# Ubuntu/Debian: sudo apt-get install jq
# CentOS/RHEL: sudo yum install jq

# 使用jq格式化JSON输出
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json | jq '.'

或者只查看特定字段：

# 只查看推理过程
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json | jq '.reasoning'

# 只查看推理时间
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json | jq '.metadata.inference_time'

# 查看轨迹的前5个点
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json | jq '.trajectory[0:5]'

5. 进阶技巧：实用的curl命令参数

现在你已经掌握了基础的curl调用，让我们学习一些更实用的技巧，这些技巧在实际工作中非常有用。

5.1 超时设置

API调用可能会因为各种原因变慢或挂起。为了避免长时间等待，我们可以设置超时：

# 设置连接超时和传输超时
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  --connect-timeout 10 \    # 连接超时10秒
  --max-time 30 \           # 整个请求最大30秒
  -o response.json

参数说明：

--connect-timeout 10：如果10秒内无法建立连接，就放弃
--max-time 30：整个请求（包括连接、传输、处理）最多30秒

5.2 重试机制

在网络不稳定的环境中，一次请求可能会失败。我们可以让curl自动重试：

# 失败时重试3次，每次间隔2秒
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  --retry 3 \          # 重试3次
  --retry-delay 2 \    # 每次重试间隔2秒
  --retry-max-time 60 \ # 重试总时间不超过60秒
  -o response.json

5.3 显示详细信息和进度

调试时，你可能需要查看详细的请求信息：

# 显示详细请求信息
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  -v \          # 显示详细输出
  -o response.json

-v参数会显示：

建立的连接信息
发送的请求头
接收的响应头
传输进度

如果你只关心进度，可以这样：

# 显示进度条
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  --progress-bar \  # 显示进度条
  -o response.json

5.4 处理HTTP状态码

有时候我们需要根据HTTP状态码做不同的处理：

# 只显示HTTP状态码
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  -w "HTTP Status: %{http_code}\n" \  # 写入HTTP状态码
  -o /dev/null  # 不保存响应体

或者更完整的状态信息：

# 显示完整的请求统计信息
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @test_request.json \
  -w "\n\
请求统计:\n\
状态码: %{http_code}\n\
DNS解析时间: %{time_namelookup}秒\n\
连接建立时间: %{time_connect}秒\n\
SSL握手时间: %{time_appconnect}秒\n\
开始传输时间: %{time_pretransfer}秒\n\
重定向时间: %{time_redirect}秒\n\
第一个字节时间: %{time_starttransfer}秒\n\
总时间: %{time_total}秒\n\
下载大小: %{size_download}字节\n" \
  -o response.json

5.5 直接在命令行中指定JSON数据

如果不想使用文件，也可以直接在命令行中指定JSON数据：

# 直接在命令行中指定JSON数据
curl -X POST "http://localhost:8000/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "front_camera": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg...",
    "left_camera": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg...",
    "right_camera": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg...",
    "prompt": "Navigate through the intersection safely",
    "top_p": 0.98,
    "temperature": 0.6,
    "num_samples": 1
  }' \
  -o response.json

注意：这种方法适合数据量小的情况。如果Base64字符串很长，建议还是使用文件。

6. 自动化测试实战：编写测试脚本

单个curl命令很有用，但真正的自动化测试需要编写脚本。让我展示几个实用的脚本示例。

6.1 基础测试脚本

首先，创建一个简单的测试脚本test_single.sh：

#!/bin/bash

# test_single.sh - 单个场景测试脚本

# 设置变量
API_URL="http://localhost:8000/predict"
REQUEST_FILE="test_request.json"
RESPONSE_FILE="response_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).json"
LOG_FILE="test_log.txt"

echo "=== 开始测试 ==="
echo "时间: $(date)"
echo "API地址: $API_URL"
echo "请求文件: $REQUEST_FILE"
echo "响应文件: $RESPONSE_FILE"
echo ""

# 执行curl命令
echo "发送请求..."
curl -X POST "$API_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @"$REQUEST_FILE" \
  --connect-timeout 10 \
  --max-time 30 \
  -w "\nHTTP状态码: %{http_code}\n总时间: %{time_total}秒\n" \
  -o "$RESPONSE_FILE" \
  2>> "$LOG_FILE"

CURL_EXIT_CODE=$?

echo ""
echo "=== 测试结果 ==="

if [ $CURL_EXIT_CODE -eq 0 ]; then
    echo "✅ 请求成功完成"
    
    # 检查HTTP状态码
    HTTP_STATUS=$(grep "HTTP状态码" "$LOG_FILE" | tail -1 | awk '{print $2}')
    if [ "$HTTP_STATUS" = "200" ]; then
        echo "✅ HTTP状态码: 200 (成功)"
        
        # 检查响应内容
        if grep -q '"status":"success"' "$RESPONSE_FILE"; then
            echo "✅ API返回状态: success"
            
            # 提取推理时间
            INFERENCE_TIME=$(grep -o '"inference_time":[0-9]*\.\?[0-9]*' "$RESPONSE_FILE" | cut -d':' -f2)
            echo "⏱️  推理时间: ${INFERENCE_TIME}秒"
            
            # 提取推理文本的前50个字符
            REASONING_PREVIEW=$(grep -o '"reasoning":"[^"]*"' "$RESPONSE_FILE" | cut -d'"' -f4 | head -c 50)
            echo "💭 推理预览: ${REASONING_PREVIEW}..."
            
        else
            echo "❌ API返回状态: error"
            ERROR_MSG=$(grep -o '"message":"[^"]*"' "$RESPONSE_FILE" | cut -d'"' -f4)
            echo "错误信息: $ERROR_MSG"
        fi
    else
        echo "❌ HTTP状态码: $HTTP_STATUS"
    fi
else
    echo "❌ curl命令执行失败，退出码: $CURL_EXIT_CODE"
    echo "请查看日志文件: $LOG_FILE"
fi

echo ""
echo "响应已保存到: $RESPONSE_FILE"
echo "=== 测试结束 ==="

使用这个脚本：

# 给脚本执行权限
chmod +x test_single.sh

# 运行脚本
./test_single.sh

6.2 批量测试脚本

现在，让我们创建一个更强大的批量测试脚本batch_test.sh：

#!/bin/bash

# batch_test.sh - 批量测试脚本

# 配置
API_URL="http://localhost:8000/predict"
TEST_CASES_DIR="test_cases"
RESULTS_DIR="results"
LOG_FILE="batch_test_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"

# 创建目录
mkdir -p "$RESULTS_DIR"

echo "=== 批量测试开始 ===" | tee "$LOG_FILE"
echo "开始时间: $(date)" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "测试用例目录: $TEST_CASES_DIR" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "结果目录: $RESULTS_DIR" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "" | tee -a "$LOG_FILE"

# 统计变量
TOTAL_TESTS=0
SUCCESS_TESTS=0
FAILED_TESTS=0
TOTAL_TIME=0

# 遍历所有测试用例
for TEST_FILE in "$TEST_CASES_DIR"/*.json; do
    if [ -f "$TEST_FILE" ]; then
        TOTAL_TESTS=$((TOTAL_TESTS + 1))
        TEST_NAME=$(basename "$TEST_FILE" .json)
        RESPONSE_FILE="$RESULTS_DIR/${TEST_NAME}_response.json"
        
        echo "测试 $TOTAL_TESTS: $TEST_NAME" | tee -a "$LOG_FILE"
        echo "请求文件: $TEST_FILE" | tee -a "$LOG_FILE"
        
        # 记录开始时间
        START_TIME=$(date +%s.%N)
        
        # 执行curl命令
        curl -X POST "$API_URL" \
          -H "Content-Type: application/json" \
          -d @"$TEST_FILE" \
          --connect-timeout 15 \
          --max-time 45 \
          --silent \
          -o "$RESPONSE_FILE" \
          -w "HTTP状态码: %{http_code}\n总时间: %{time_total}秒\n" \
          2>> "$LOG_FILE"
        
        CURL_EXIT_CODE=$?
        
        # 记录结束时间
        END_TIME=$(date +%s.%N)
        ELAPSED_TIME=$(echo "$END_TIME - $START_TIME" | bc)
        TOTAL_TIME=$(echo "$TOTAL_TIME + $ELAPSED_TIME" | bc)
        
        # 检查结果
        if [ $CURL_EXIT_CODE -eq 0 ]; then
            # 检查HTTP状态码
            HTTP_STATUS=$(tail -2 "$LOG_FILE" | grep "HTTP状态码" | awk '{print $2}')
            
            if [ "$HTTP_STATUS" = "200" ]; then
                # 检查API响应状态
                if grep -q '"status":"success"' "$RESPONSE_FILE"; then
                    echo "✅ 测试通过" | tee -a "$LOG_FILE"
                    SUCCESS_TESTS=$((SUCCESS_TESTS + 1))
                    
                    # 提取推理时间
                    INFERENCE_TIME=$(grep -o '"inference_time":[0-9]*\.\?[0-9]*' "$RESPONSE_FILE" | cut -d':' -f2)
                    echo "  推理时间: ${INFERENCE_TIME}秒" | tee -a "$LOG_FILE"
                else
                    echo "❌ API返回错误" | tee -a "$LOG_FILE"
                    FAILED_TESTS=$((FAILED_TESTS + 1))
                fi
            else
                echo "❌ HTTP错误: $HTTP_STATUS" | tee -a "$LOG_FILE"
                FAILED_TESTS=$((FAILED_TESTS + 1))
            fi
        else
            echo "❌ curl执行失败" | tee -a "$LOG_FILE"
            FAILED_TESTS=$((FAILED_TESTS + 1))
        fi
        
        echo "  耗时: ${ELAPSED_TIME}秒" | tee -a "$LOG_FILE"
        echo "" | tee -a "$LOG_FILE"
        
        # 避免请求过于频繁
        sleep 1
    fi
done

echo "=== 批量测试完成 ===" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "统计信息:" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "总测试数: $TOTAL_TESTS" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "成功: $SUCCESS_TESTS" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "失败: $FAILED_TESTS" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "成功率: $(echo "scale=2; $SUCCESS_TESTS * 100 / $TOTAL_TESTS" | bc)%" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "总耗时: ${TOTAL_TIME}秒" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "平均耗时: $(echo "scale=2; $TOTAL_TIME / $TOTAL_TESTS" | bc)秒/测试" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "完成时间: $(date)" | tee -a "$LOG_FILE"

使用这个脚本前，需要准备测试用例：

# 创建测试用例目录
mkdir -p test_cases

# 创建几个测试用例文件
# test_cases/intersection.json
# test_cases/highway.json  
# test_cases/pedestrian.json
# test_cases/parking.json

# 运行批量测试
chmod +x batch_test.sh
./batch_test.sh

6.3 参数扫描测试脚本

如果你想测试不同参数对结果的影响，可以使用这个参数扫描脚本：

#!/bin/bash

# parameter_scan.sh - 参数扫描测试脚本

API_URL="http://localhost:8000/predict"
BASE_REQUEST="base_request.json"  # 基础请求模板
RESULTS_DIR="parameter_results"
LOG_FILE="parameter_scan_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"

mkdir -p "$RESULTS_DIR"

echo "=== 参数扫描测试开始 ===" | tee "$LOG_FILE"

# 定义要测试的参数值
TEMPERATURES=(0.1 0.3 0.6 0.9 1.2)
TOP_PS=(0.9 0.95 0.98 0.99 1.0)
PROMPTS=(
    "Navigate through the intersection safely"
    "Turn left at the intersection" 
    "Follow the vehicle ahead"
    "Merge into the right lane"
)

# 读取基础请求模板
BASE_JSON=$(cat "$BASE_REQUEST")

test_count=0

for temp in "${TEMPERATURES[@]}"; do
    for top_p in "${TOP_PS[@]}"; do
        for prompt in "${PROMPTS[@]}"; do
            test_count=$((test_count + 1))
            
            # 生成测试名称
            test_name="temp_${temp}_topp_${top_p}_prompt_${prompt:0:20}"
            test_name=$(echo "$test_name" | tr ' ' '_' | tr '/' '_')
            
            echo "测试 $test_count: $test_name" | tee -a "$LOG_FILE"
            echo "参数: temperature=$temp, top_p=$top_p" | tee -a "$LOG_FILE"
            echo "指令: $prompt" | tee -a "$LOG_FILE"
            
            # 替换参数
            request_json=$(echo "$BASE_JSON" | jq --arg temp "$temp" --arg top_p "$top_p" --arg prompt "$prompt" \
                '.temperature = ($temp | tonumber) | .top_p = ($top_p | tonumber) | .prompt = $prompt')
            
            # 保存临时请求文件
            echo "$request_json" > "temp_request.json"
            
            # 执行测试
            response_file="$RESULTS_DIR/${test_name}.json"
            
            curl -X POST "$API_URL" \
              -H "Content-Type: application/json" \
              -d @"temp_request.json" \
              --connect-timeout 15 \
              --max-time 45 \
              --silent \
              -o "$response_file" \
              2>> "$LOG_FILE"
            
            # 检查结果
            if [ $? -eq 0 ] && grep -q '"status":"success"' "$response_file"; then
                echo "✅ 成功" | tee -a "$LOG_FILE"
                
                # 提取推理时间
                inference_time=$(grep -o '"inference_time":[0-9]*\.\?[0-9]*' "$response_file" | cut -d':' -f2)
                echo "  推理时间: ${inference_time}秒" | tee -a "$LOG_FILE"
            else
                echo "❌ 失败" | tee -a "$LOG_FILE"
            fi
            
            echo "" | tee -a "$LOG_FILE"
            
            # 清理临时文件
            rm -f "temp_request.json"
            
            # 避免请求过于频繁
            sleep 0.5
        done
    done
done

echo "=== 参数扫描完成 ===" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "总测试数: $test_count" | tee -a "$LOG_FILE"
echo "结果保存在: $RESULTS_DIR/" | tee -a "$LOG_FILE"

7. 实际应用：完整的自动化测试流程

现在，让我们把这些知识整合起来，创建一个完整的自动化测试流程。这个流程包括数据准备、测试执行、结果分析和报告生成。

7.1 创建测试数据准备脚本

首先，我们需要准备测试数据。创建一个脚本来自动生成测试用例：

#!/usr/bin/env python3
# prepare_test_data.py - 测试数据准备脚本

import json
import base64
import os
from pathlib import Path

def prepare_test_cases():
    """准备测试用例"""
    
    # 测试用例配置
    test_cases = [
        {
            "name": "intersection_straight",
            "front_image": "test_images/intersection/front.jpg",
            "left_image": "test_images/intersection/left.jpg",
            "right_image": "test_images/intersection/right.jpg",
            "prompt": "Navigate through the intersection safely",
            "description": "十字路口直行场景"
        },
        {
            "name": "intersection_left_turn",
            "front_image": "test_images/intersection/front.jpg",
            "left_image": "test_images/intersection/left.jpg",
            "right_image": "test_images/intersection/right.jpg",
            "prompt": "Turn left at the intersection",
            "description": "十字路口左转场景"
        },
        {
            "name": "highway_follow",
            "front_image": "test_images/highway/front.jpg",
            "left_image": "test_images/highway/left.jpg",
            "right_image": "test_images/highway/right.jpg",
            "prompt": "Follow the vehicle ahead at a safe distance",
            "description": "高速公路跟车场景"
        },
        {
            "name": "pedestrian_crossing",
            "front_image": "test_images/pedestrian/front.jpg",
            "left_image": "test_images/pedestrian/left.jpg",
            "right_image": "test_images/pedestrian/right.jpg",
            "prompt": "Stop for pedestrians at the crosswalk",
            "description": "人行横道礼让行人场景"
        },
        {
            "name": "lane_change",
            "front_image": "test_images/highway/front.jpg",
            "left_image": "test_images/highway/left.jpg",
            "right_image": "test_images/highway/right.jpg",
            "prompt": "Merge into the right lane when safe",
            "description": "高速公路变道场景"
        }
    ]
    
    # 创建测试用例目录
    test_cases_dir = Path("test_cases")
    test_cases_dir.mkdir(exist_ok=True)
    
    # 基础请求模板
    base_request = {
        "top_p": 0.98,
        "temperature": 0.6,
        "num_samples": 1
    }
    
    # 为每个测试用例创建请求文件
    for test_case in test_cases:
        # 读取图像文件并转换为Base64
        try:
            with open(test_case["front_image"], "rb") as f:
                front_base64 = f"data:image/jpeg;base64,{base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')}"
            
            with open(test_case["left_image"], "rb") as f:
                left_base64 = f"data:image/jpeg;base64,{base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')}"
            
            with open(test_case["right_image"], "rb") as f:
                right_base64 = f"data:image/jpeg;base64,{base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')}"
        except FileNotFoundError as e:
            print(f"警告: 图像文件不存在 - {e}")
            # 使用占位符
            front_base64 = "data:image/jpeg;base64,PLACEHOLDER"
            left_base64 = "data:image/jpeg;base64,PLACEHOLDER"
            right_base64 = "data:image/jpeg;base64,PLACEHOLDER"
        
        # 构建请求数据
        request_data = {
            **base_request,
            "front_camera": front_base64,
            "left_camera": left_base64,
            "right_camera": right_base64,
            "prompt": test_case["prompt"],
            "metadata": {
                "test_case": test_case["name"],
                "description": test_case["description"],
                "created_at": "2024-01-15T10:00:00Z"
            }
        }
        
        # 保存到文件
        output_file = test_cases_dir / f"{test_case['name']}.json"
        with open(output_file, "w") as f:
            json.dump(request_data, f, indent=2)
        
        print(f"创建测试用例: {test_case['name']} -> {output_file}")
    
    print(f"\n共创建 {len(test_cases)} 个测试用例")
    print("测试用例保存在: test_cases/")

if __name__ == "__main__":
    prepare_test_cases()

7.2 创建结果分析脚本

测试完成后，我们需要分析结果。创建一个分析脚本：

#!/usr/bin/env python3
# analyze_results.py - 结果分析脚本

import json
import pandas as pd
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def analyze_results():
    """分析测试结果"""
    
    results_dir = Path("results")
    if not results_dir.exists():
        print("错误: results目录不存在")
        return
    
    # 收集所有结果
    results = []
    
    for result_file in results_dir.glob("*.json"):
        try:
            with open(result_file, "r") as f:
                data = json.load(f)
            
            # 提取关键信息
            result = {
                "test_case": result_file.stem.replace("_response", ""),
                "status": data.get("status", "unknown"),
                "inference_time": data.get("metadata", {}).get("inference_time", 0),
                "timestamp": data.get("metadata", {}).get("timestamp", ""),
                "has_trajectory": "trajectory" in data and len(data["trajectory"]) > 0,
                "trajectory_length": len(data.get("trajectory", [])),
                "reasoning_length": len(data.get("reasoning", ""))
            }
            
            # 如果有错误信息，也记录下来
            if data.get("status") == "error":
                result["error_message"] = data.get("message", "")
            
            results.append(result)
            
        except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
            print(f"警告: 无法解析文件 {result_file} - {e}")
    
    if not results:
        print("没有找到可分析的结果")
        return
    
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(results)
    
    print("=== 测试结果分析 ===")
    print(f"总测试数: {len(df)}")
    print(f"成功数: {len(df[df['status'] == 'success'])}")
    print(f"失败数: {len(df[df['status'] == 'error'])}")
    print(f"成功率: {len(df[df['status'] == 'success']) / len(df) * 100:.1f}%")
    print()
    
    # 统计推理时间
    if 'inference_time' in df.columns:
        success_df = df[df['status'] == 'success']
        if len(success_df) > 0:
            print("推理时间统计 (成功案例):")
            print(f"  平均时间: {success_df['inference_time'].mean():.2f}秒")
            print(f"  最短时间: {success_df['inference_time'].min():.2f}秒")
            print(f"  最长时间: {success_df['inference_time'].max():.2f}秒")
            print(f"  标准差: {success_df['inference_time'].std():.2f}秒")
            print()
    
    # 轨迹数据统计
    print("轨迹数据统计:")
    print(f"  有轨迹数据的测试: {len(df[df['has_trajectory']])}")
    print(f"  平均轨迹长度: {df['trajectory_length'].mean():.1f}个点")
    print(f"  平均推理文本长度: {df['reasoning_length'].mean():.1f}字符")
    print()
    
    # 错误分析
    error_df = df[df['status'] == 'error']
    if len(error_df) > 0:
        print("错误分析:")
        for _, row in error_df.iterrows():
            print(f"  {row['test_case']}: {row.get('error_message', '未知错误')}")
        print()
    
    # 生成报告
    generate_report(df)
    
    # 生成可视化图表
    generate_visualizations(df)

def generate_report(df):
    """生成详细报告"""
    
    report_file = "test_report.md"
    
    with open(report_file, "w") as f:
        f.write("# Alpamayo-R1-10B 自动化测试报告\n\n")
        f.write(f"**生成时间**: {pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
        
        f.write("## 测试概览\n\n")
        f.write(f"- 总测试数: {len(df)}\n")
        f.write(f"- 成功数: {len(df[df['status'] == 'success'])}\n")
        f.write(f"- 失败数: {len(df[df['status'] == 'error'])}\n")
        f.write(f"- 成功率: {len(df[df['status'] == 'success']) / len(df) * 100:.1f}%\n\n")
        
        f.write("## 性能统计\n\n")
        success_df = df[df['status'] == 'success']
        if len(success_df) > 0:
            f.write("### 推理时间\n\n")
            f.write(f"- 平均时间: {success_df['inference_time'].mean():.2f}秒\n")
            f.write(f"- 最短时间: {success_df['inference_time'].min():.2f}秒\n")
            f.write(f"- 最长时间: {success_df['inference_time'].max():.2f}秒\n")
            f.write(f"- 标准差: {success_df['inference_time'].std():.2f}秒\n\n")
        
        f.write("## 详细结果\n\n")
        f.write("| 测试用例 | 状态 | 推理时间(秒) | 轨迹长度 | 推理文本长度 |\n")
        f.write("|---------|------|-------------|----------|-------------|\n")
        
        for _, row in df.iterrows():
            status_emoji = "✅" if row['status'] == 'success' else "❌"
            f.write(f"| {row['test_case']} | {status_emoji} {row['status']} | {row.get('inference_time', 'N/A'):.2f} | {row['trajectory_length']} | {row['reasoning_length']} |\n")
        
        f.write("\n## 错误详情\n\n")
        error_df = df[df['status'] == 'error']
        if len(error_df) > 0:
            for _, row in error_df.iterrows():
                f.write(f"### {row['test_case']}\n")
                f.write(f"- 错误信息: {row.get('error_message', '未知错误')}\n\n")
        else:
            f.write("无错误\n")
    
    print(f"详细报告已生成: {report_file}")

def generate_visualizations(df):
    """生成可视化图表"""
    
    # 只处理成功案例
    success_df = df[df['status'] == 'success']
    if len(success_df) <= 1:
        print("成功案例不足，跳过图表生成")
        return
    
    # 创建图表目录
    plots_dir = Path("plots")
    plots_dir.mkdir(exist_ok=True)
    
    # 1. 推理时间分布图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(range(len(success_df)), success_df['inference_time'].values)
    plt.xlabel('测试用例')
    plt.ylabel('推理时间 (秒)')
    plt.title('Alpamayo-R1-10B 推理时间分布')
    plt.xticks(range(len(success_df)), success_df['test_case'].values, rotation=45, ha='right')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(plots_dir / 'inference_time_distribution.png', dpi=150)
    plt.close()
    
    # 2. 轨迹长度分布图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(range(len(success_df)), success_df['trajectory_length'].values)
    plt.xlabel('测试用例')
    plt.ylabel('轨迹长度 (点数)')
    plt.title('轨迹长度分布')
    plt.xticks(range(len(success_df)), success_df['test_case'].values, rotation=45, ha='right')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(plots_dir / 'trajectory_length_distribution.png', dpi=150)
    plt.close()
    
    # 3. 推理文本长度分布图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(range(len(success_df)), success_df['reasoning_length'].values)
    plt.xlabel('测试用例')
    plt.ylabel('推理文本长度 (字符数)')
    plt.title('推理文本长度分布')
    plt.xticks(range(len(success_df)), success_df['test_case'].values, rotation=45, ha='right')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(plots_dir / 'reasoning_length_distribution.png', dpi=150)
    plt.close()
    
    print(f"图表已生成到: {plots_dir}/")

if __name__ == "__main__":
    analyze_results()

7.3 创建主控制脚本

最后，创建一个主控制脚本，把整个流程串起来：

#!/bin/bash

# run_automated_test.sh - 自动化测试主脚本

echo "=== Alpamayo-R1-10B 自动化测试流程 ==="
echo "开始时间: $(date)"
echo ""

# 步骤1: 准备测试数据
echo "步骤1: 准备测试数据..."
python3 prepare_test_data.py
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "❌ 测试数据准备失败"
    exit 1
fi
echo "✅ 测试数据准备完成"
echo ""

# 步骤2: 检查API服务
echo "步骤2: 检查API服务状态..."
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:8000/health > /tmp/health_check.txt
HTTP_STATUS=$(cat /tmp/health_check.txt)

if [ "$HTTP_STATUS" = "200" ]; then
    echo "✅ API服务正常运行"
else
    echo "⚠️  API服务可能未启动，尝试启动..."
    supervisorctl start alpamayo-r1
    sleep 5
    
    # 再次检查
    curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:8000/health > /tmp/health_check.txt
    HTTP_STATUS=$(cat /tmp/health_check.txt)
    
    if [ "$HTTP_STATUS" = "200" ]; then
        echo "✅ API服务启动成功"
    else
        echo "❌ API服务启动失败，请手动检查"
        exit 1
    fi
fi
echo ""

# 步骤3: 运行批量测试
echo "步骤3: 运行批量测试..."
./batch_test.sh
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "⚠️  批量测试执行过程中可能出现问题，继续执行分析..."
fi
echo ""

# 步骤4: 分析测试结果
echo "步骤4: 分析测试结果..."
python3 analyze_results.py
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "❌ 结果分析失败"
    exit 1
fi
echo ""

# 步骤5: 生成总结报告
echo "步骤5: 生成测试总结..."
echo ""
echo "=== 测试流程完成 ==="
echo "完成时间: $(date)"
echo ""
echo "生成的文件:"
echo "1. 测试用例: test_cases/ 目录"
echo "2. 测试结果: results/ 目录"
echo "3. 测试日志: batch_test_*.log"
echo "4. 分析报告: test_report.md"
echo "5. 可视化图表: plots/ 目录"
echo ""
echo "下一步建议:"
echo "1. 查看 test_report.md 了解详细结果"
echo "2. 检查 plots/ 目录中的图表"
echo "3. 根据结果调整测试用例或模型参数"
echo "4. 可以修改 prepare_test_data.py 添加更多测试场景"

8. 常见问题与解决方案

在实际使用curl调用API的过程中，你可能会遇到一些问题。这里我总结了一些常见问题及其解决方案。

8.1 连接问题

问题：连接被拒绝或超时

# 错误信息示例
curl: (7) Failed to connect to localhost port 8000: Connection refused
# 或
curl: (28) Connection timed out after 10001 milliseconds

解决方案：

检查API服务是否运行
```
supervisorctl status alpamayo-r1
```
如果服务未运行，启动它
```
supervisorctl start alpamayo-r1
```
检查端口是否被占用
```
netstat -tlnp | grep 8000
```

检查防火墙设置

# 查看防火墙状态
sudo ufw status

# 如果防火墙启用，添加端口规则
sudo ufw allow 8000/tcp

如果使用远程服务器，检查网络连接

# 测试网络连通性
ping 服务器IP

# 测试端口连通性
telnet 服务器IP 8000
# 或
nc -zv 服务器IP 8000

8.2 内存不足问题

问题：GPU显存不足

# API可能返回的错误
{
  "status": "error",
  "message": "GPU out of memory",
  "error_code": "GPU_OUT_OF_MEMORY"
}

解决方案：

检查当前GPU使用情况
```
nvidia-smi
```

释放未使用的GPU内存

# 停止不必要的服务
supervisorctl stop alpamayo-webui

# 等待几秒让内存释放
sleep 5

# 重新检查
nvidia-smi

减少批量请求的大小
- 确保每次只发送一个请求
- 在请求之间添加延迟
```
# 在批量测试脚本中添加延迟
sleep 2  # 等待2秒再发送下一个请求
```
调整模型参数
- 减少num_samples参数值
- 使用更小的图像分辨率（如果支持）

8.3 图像格式问题

问题：图像Base64编码错误

# API可能返回的错误
{
  "status": "error", 
  "message": "Invalid image data",
  "error_code": "INVALID_IMAGE"
}

解决方案：

检查Base64编码格式

# 查看Base64字符串的前100个字符
head -c 100 test_request.json

# 应该以"data:image/jpeg;base64,"或"data:image/png;base64,"开头

验证Base64编码是否正确

import base64
import json

# 读取请求文件
with open("test_request.json", "r") as f:
    data = json.load(f)

# 检查前视摄像头图像
front_data = data["front_camera"]
if not front_data.startswith("data:image/"):
    print("错误: Base64数据缺少Data URL前缀")

# 提取Base64部分
if front_data.startswith("data:image/jpeg;base64,"):
    base64_str = front_data.replace("data:image/jpeg;base64,", "")
elif front_data.startswith("data:image/png;base64,"):
    base64_str = front_data.replace("data:image/png;base64,", "")
else:
    print("错误: 不支持的图像格式")

# 尝试解码
try:
    decoded = base64.b64decode(base64_str)
    print(f"Base64解码成功，数据大小: {len(decoded)}字节")
except Exception as e:
    print(f"Base64解码失败: {e}")

重新生成Base64编码

# 使用正确的格式重新编码
def encode_image_correctly(image_path):
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = f.read()
    
    base64_str = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
    
    # 根据图像类型添加正确的前缀
    if image_path.lower().endswith('.jpg') or image_path.lower().endswith('.jpeg'):
        return f"data:image/jpeg;base64,{base64_str}"
    elif image_path.lower().endswith('.png'):
        return f"data:image/png;base64,{base64_str}"
    else:
        raise ValueError(f"不支持的图像格式: {image_path}")

8.4 性能优化建议

问题：API响应慢或超时

解决方案：

优化curl命令参数

# 增加超时时间
curl --connect-timeout 30 --max-time 120 ...

# 启用HTTP持久连接
curl --keepalive-time 30 --max-time 120 ...

# 使用压缩传输（如果服务器支持）
curl --compressed ...

批量请求优化

# 使用并行请求（谨慎使用，可能增加服务器负载）
# 安装GNU parallel
# Ubuntu/Debian: sudo apt-get install parallel

# 并行执行多个请求
cat request_list.txt | parallel -j 4 curl -X POST http://localhost:8000/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d {} \
  --connect-timeout 30 \
  --max-time 120 \
  -o response_{#}.json

服务器端优化

# 监控服务器资源使用
top  # 查看CPU和内存使用
nvidia-smi -l 1  # 每秒查看一次GPU使用情况

# 调整API服务配置
# 编辑 /etc/supervisor/conf.d/alpamayo-r1.conf
# 增加工作进程数（如果支持）
numprocs=2
process_name=alpamayo-r1_%(process_num)s

请求数据优化
- 压缩图像大小（在保持质量的前提下）
- 减少不必要的元数据
- 使用更简洁的JSON结构

8.5 日志和调试

问题：不知道请求为什么失败

解决方案：启用详细日志

curl详细输出

# 使用-v参数查看详细输出
curl -v -X POST "http://localhost:8000/predict" ...

# 保存详细日志到文件
curl -v -X POST "http://localhost:8000/predict" ... 2> curl_debug.log

服务器端日志

# 查看API服务日志
tail -f /root/Alpamayo-R1-10B/logs/webui_stderr.log

# 查看系统日志
sudo journalctl -u supervisor -f

网络抓包（高级调试）

# 安装tcpdump
# Ubuntu/Debian: sudo apt-get install tcpdump

# 捕获API流量
sudo tcpdump -i lo port 8000 -w api_traffic.pcap

# 在另一个终端执行curl命令
# 然后停止tcpdump (Ctrl+C)

# 使用Wireshark分析
# 或使用tcpdump读取
tcpdump -r api_traffic.pcap -A | grep -A 10 -B 10 "predict"

9. 总结

通过本教程，你已经掌握了使用curl命令调用Alpamayo-R1-10B的/predict API实现自动化轨迹测试的完整流程。让我们回顾一下关键要点：

9.1 核心技能掌握

API服务管理：学会了如何启动、停止和监控Alpamayo-R1的API服务
curl命令使用：掌握了各种curl参数和技巧，从基础调用到高级调试
数据准备：了解了如何准备测试数据，特别是图像Base64编码的处理
脚本编写：学会了编写自动化测试脚本，包括单个测试、批量测试和参数扫描
结果分析：掌握了如何分析测试结果，生成报告和可视化图表
问题排查：学会了诊断和解决常见的连接、内存、性能问题

9.2 实际应用价值

通过自动化测试，你可以：

大幅提升测试效率：从手动测试的几分钟一个场景，到自动化测试的几秒钟一个场景
确保测试一致性：自动化测试消除了人为操作差异，确保每次测试条件相同
支持大规模测试：轻松测试数百甚至数千个场景，全面评估模型性能
集成到开发流程：将API测试集成到CI/CD流程，实现自动化质量保障
参数优化研究：系统性地研究不同参数对模型性能的影响

9.3 下一步建议

根据你的具体需求，可以考虑以下方向：

扩展测试场景：创建更多样化的测试用例，覆盖不同的天气、光照、交通条件
性能基准测试：建立性能基准，监控模型推理时间的变化趋势
集成到现有系统：将API调用集成到你的自动驾驶测试框架中
开发可视化工具：创建Web界面或桌面应用，更方便地管理和查看测试结果
探索高级功能：研究模型的其他功能，如多模态输入、实时推理等

9.4 资源推荐

curl官方文档：https://curl.se/docs/
jq工具教程：https://stedolan.github.io/jq/tutorial/
Python requests库：如果觉得curl不够方便，可以考虑使用Python的requests库
自动化测试框架：如pytest、Robot Framework等，可以构建更复杂的测试套件

记住，自动化测试不是一次性的工作，而是一个持续改进的过程。随着测试用例的积累和测试流程的优化，你会越来越了解模型的性能特点，也能更早地发现潜在问题。

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May Wei

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May Wei

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1.1 手动测试 vs 自动化测试

1.2 API调用的实际应用场景

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2.1 检查当前服务状态

2.2 启动API服务

2.3 验证API服务是否正常工作

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3. 理解API接口：/predict端点详解

3.1 API接口基本信息

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3.3 响应数据结构

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4. 实战开始：第一个curl命令

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7. 实际应用：完整的自动化测试流程

7.1 创建测试数据准备脚本

7.2 创建结果分析脚本

7.3 创建主控制脚本

8. 常见问题与解决方案

8.1 连接问题

8.2 内存不足问题

8.3 图像格式问题

8.4 性能优化建议

8.5 日志和调试

9. 总结

9.1 核心技能掌握

9.2 实际应用价值

9.3 下一步建议

9.4 资源推荐

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