<!-- EasyStart v0.1 完整使用手册 -->
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  <img src="images/logo.png" alt="EasyStart" width="180"/>
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<h1 align="center">
  EasyStart v0.1 —— 一键启动，零门槛大模型测试
</h1>

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  <a href="#scene1">环境测试</a> •
  <a href="#scene2">测试+下载+推理</a> •
  <a href="#scene3">批量本地推理</a>
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> **一句话总结**  
> 无论做交付、做评测还是做批量实验，只要一条命令，环境、模型、推理全搞定。

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## 🚀 快速开始

| 场景 | 一键指令 |
|------|-----------|
| 1️⃣ 纯环境测试 | `git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git && cd easystart_v0.1/1_env_check && bash start.sh` |
| 2️⃣ 环境测试 + 模型下载 + 大模型推理 | `git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git && cd "easystart_v0.1/2_env_check&model_download&llm_inference" && bash start.sh` |
| 3️⃣ 环境测试 + 批量本地模型推理 | `git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git && cd "easystart_v0.1/3_env_check&batches_llm_inference" && bash start.sh` |

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<a name="scene1"></a>
## 📦 1️⃣ 环境测试（`1_env_check`）
- ✅ ROCm 带宽测试  
- ✅ 4/8 卡 RCCL 带宽  
- ✅ DCU 环境检查（贵哥发版）  
- ✅ ACS 监控  
- ✅ CPU & DCU 状态  
- ✅ 存储 & 内存  
- ✅ 网络连通性  

📁 结果输出：`./outputs/env_check_outputs`

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  <img src="images/1.png" width="600"/>
</p>

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<a name="scene2"></a>
## 📦 2️⃣ 环境测试 + 模型下载 + 推理（`2_env_check&model_download&llm_inference`）

### ① 填写待测模型  
在 `download-list.cfg` 中按以下格式添加模型：
模型ID;本地保存路径(模型ID对应modelscope的模型ID)
> 可一次填写多个，支持批量下载与测试。  
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  <img src="images/3.png" width="400"/>
</p>

### ② 配置推理参数  
编辑 `model_to_test.cfg`，按指定格式填入推理参数。  
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  <img src="images/4.png" width="400"/>
</p>

### ③ 运行脚本
```bash
bash start.sh
```




### ④ 结果查看

环境报告：./outputs/env_check_outputs
推理结果：./outputs/inference_outputs
下载模型：./outputs/models

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  <img src="images/5.png" width="600"/>
  <img src="images/6.png" width="600"/>
  <img src="images/7.png" width="600"/>
</p>




<a name="scene3"></a>
## 📦 3️⃣ 环境测试 + 批量本地模型推理（3_env_check&batches_llm_inference）

### ① 挂载本地模型

只需在start.sh中挂载本地大模型到docker里

-v /your/local/model/path:/workspace/models


### ② 配置推理参数

编辑同目录下的 model_to_test.cfg，按指定格式填入测试参数。

### ③ 运行脚本
```bash
bash start.sh
```

### ④ 结果查看

推理结果统一输出到 ./outputs/inference_outputs

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  <img src="images/8.png" width="600"/>
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## 📝 小贴士
所有脚本均基于 Docker，确保已安装 Docker & ROCm 环境。
建议首次运行前执行场景 1，确认环境无虞。
遇到任何问题，欢迎提 Issue。

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  ❤️
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