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README.md README.md +39 -160

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--- a/README.md
+++ b/README.md
-# 🚀 一键启动工具集 | EasyStart v0.1
+<p align="center">
+  <img src="images/logo.png" alt="EasyStart" width="180"/>
+</p>
-![Banner](https://placehold.co/1200x400/2a4365/white?text=EasyStart-AI-Testing-Toolkit) 
+<h1 align="center">
+  EasyStart v0.1 —— 一键启动，零门槛大模型测试
+</h1>
-> 一个集成了环境测试、模型下载与推理验证的自动化工具包
+<p align="center">
+  <a href="#heading_0">环境测试</a> •
+  <a href="#heading_2">测试+下载+推理</a> •
+  <a href="#heading_7">批量推理</a>
+</p>
-## 🌟 核心功能
+---
-| 功能模块 | 适用场景 | 特色亮点 |
+> **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。
-| **1. 环境测试** | 基础硬件验证 | ROCm带宽测试/ACS监控/全栈状态检查 |
-| **2. 环境测试+模型下载+推理** | 交付验证 | 自动下载Modelscope模型/批量测试 |
-| **3. 环境测试+批量推理** | 压力测试 | 支持本地模型/Docker集成 |
-## 🛠️ 快速开始
+---
-### 1️⃣ 环境测试
+## 🚀 快速开始
-```bash
+| 场景 | 一键指令 |
-git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git
+|------|-----------|
-cd easystart_v0.1/
+| 1. 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` |
-bash start.sh
+| 2. 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` |
+| 3. 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` |
-测试项目包含：
+---
-rocm_bandwidth_test
+## 📦 功能详解
-Rccl 4卡&8卡带宽测试
+### 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  
-贵哥发版的dcu_env_check
+📁 结果输出：`./outputs/env_check_outputs`
-ACS监控
+<p align="center">
+  <img src="images/1.png" width="600"/>
+</p>
-CPU&DCU状态
+---
-存储&内存状态
+### 2️⃣ 环境测试 + 模型下载 + 推理（`2_env_check&model_download&llm_inference`）
-网络状态
-测试结果保存在 ./outputs/env\_check\_outputs
-![图片描述](images/1.png)
-# 🚀 一键启动工具集 | EasyStart v0.1
-![Banner](https://placehold.co/1200x400/2a4365/white?text=EasyStart-AI-Testing-Toolkit) <!-- 建议替换为实际项目横幅图 -->
-## 🌟 核心功能
-| 功能模块 | 适用场景 | 特色亮点 |
-|---------|----------|----------|
-| **1. 环境测试** | 基础硬件验证 | ROCm带宽测试/ACS监控/全栈状态检查 |
-| **2. 环境测试+模型下载+推理** | 交付验证 | 自动下载Modelscope模型/批量测试 |
-| **3. 环境测试+批量推理** | 压力测试 | 支持本地模型/Docker集成 |
-## 🛠️ 快速开始
-### 1️⃣一键启动环境测试
-```bash
-git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git
-cd easystart_v0.1/
-bash start.sh
-   测试项包含：
-   1：rocm\_bandwidth\_test
-   2：Rccl 4卡&8卡带宽测试
-   3：贵哥发版的dcu\_env\_check
-   4：ACS监控
-   5：CPU&DCU状态
-   6：存储&内存状态
-   7：网络状态
-   <a name="heading_1"></a>**测试结果**
-   测试结果保存在 ./outputs/env\_check\_outputs
-   ![图片描述](images/1.png)
-   <a name="heading_2"></a>**2\_env\_check&model\_download&llm\_inference**
-   一键启动环境测试+模型下载+llm推理：
-   https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1/-/tree/main/2_env_check%26model_download%26llm_inference
-   |git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git<br>cd 2\_env\_check&model\_download&llm\_inference/<br>bash start.sh|
-   | :- |
-   ![图片描述](images/2.png)
-   只需将要测试的模型ID**(对应modelscope的模型ID)**传入**download-list.cfg**里
-   <a name="heading_3"></a>**Tips**
-   1：download-list.cfg里的格式为：**模型ID;本地保存路径**
-   ![图片描述](images/3.png)
-   2：可以写入多个模型下载且**会进行批量测试**
-   3：模型测试参数通过**model\_to\_test.cfg**传入，**需注意model\_to\_test.cfg的传参格式**
-   ![图片描述](images/4.png)
-   <a name="heading_4"></a>**测试结果**
-   测试结果保存在 ./outputs/env\_check\_outputs和 ./outputs/inference\_outputs
-   下载的模型会保存在 ./outputs/models
-   ![图片描述](images/5.png)
-   <a name="heading_5"></a>**推理结果**
-   ![图片描述](images/6.png)
-   <a name="heading_6"></a>**测试日志**
-   ![图片描述](images/7.png)
-   <a name="heading_7"></a>**3\_env\_check&batches\_llm\_inference**
-   一键启动环境测试+批量llm推理：
-   https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1/-/tree/main/3_env_check%26batches_llm_inference
-   |git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git<br>cd 3\_env\_check&batches\_llm\_inference/<br>bash start.sh|
-   | :- |
-   **只需在start.sh中挂载本地大模型到docker里** 
-   **修改model\_to\_test.cfg里的测试参数**
-   <a name="heading_8"></a>**测试结果**
-   测试结果保存在 ./outputs/inference\_outputs
-   ![图片描述](images/8.png)
+#### 1. 填写待测模型  
+在 `download-list.cfg` 中按以下格式添加模型：