测试本地部署的GPT（或其他AI应用）时，可以考虑以下测试点：
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功能测试：
- 输入测试：测试应用能否正确处理不同类型和格式的输入数据，包括文本、图像、音频等。
- 输出测试：验证应用生成的输出是否符合预期，例如文本生成的合理性、图像生成的质量等。
- 边界条件测试：测试应用在各种边界条件下的行为，例如输入长度的限制、特殊字符的处理等。
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性能测试：
- 响应时间：测试应用在处理请求时的响应时间，尤其对于大型输入数据或复杂任务，要确保响应时间在可接受范围内。
- 吞吐量：测试应用的并发处理能力，即能够同时处理多少个请求，以及资源利用率是否合理。
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可靠性和稳定性测试：
- 异常场景测试：测试应用对于异常情况的处理能力，例如无效输入、网络中断、资源不足等情况。
- 内存管理：测试应用的内存使用情况，保证应用在长时间运行时不会出现内存泄露等问题。
- 异常恢复：测试应用在意外故障或异常停止后的恢复能力，例如通过备份/恢复机制、错误日志等。
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安全测试：
- 输入验证：确保应用能够正确验证和过滤输入数据，以防止恶意输入或潜在安全漏洞。
- 访问控制和权限管理：测试应用的访问控制机制和权限管理，以保护用户数据和系统安全。
- 数据隐私和保护：测试应用在处理敏感数据时的数据隐私和保护机制是否存在漏洞。
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用户界面和易用性测试：
- 用户界面测试：测试应用的用户界面是否易于使用和导航，并符合用户的预期。
- 错误处理和提示：测试应用在错误输入或操作时给出的错误提示和帮助信息是否清晰明了。
以上是一些常见的测试点，根据具体的应用场景和需求，可以进一步定制和扩展测试内容。同时，建议参考行业标准和最佳实践，利用自动化测试工具和技术，以确保应用的质量和性能。