# 🚀 一键启动工具集 | EasyStart v0.1

> 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
## 🌟 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 环境测试
```bash
git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/jerrrrry/easystart_v0.1.git
cd easystart_v0.1/
bash start.sh
测试项目包含:
rocm_bandwidth_test
Rccl 4卡&8卡带宽测试
贵哥发版的dcu_env_check
ACS监控
CPU&DCU状态
存储&内存状态
网络状态
测试结果保存在 ./outputs/env\_check\_outputs

# 🚀 一键启动工具集 | EasyStart v0.1

## 🌟 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
**测试结果**
测试结果保存在 ./outputs/env\_check\_outputs

**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
cd 2\_env\_check&model\_download&llm\_inference/
bash start.sh|
| :- |

只需将要测试的模型ID**(对应modelscope的模型ID)**传入**download-list.cfg**里
**Tips**
1:download-list.cfg里的格式为:**模型ID;本地保存路径**

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**

**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

**推理结果**

**测试日志**

**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
cd 3\_env\_check&batches\_llm\_inference/
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**
**测试结果**
测试结果保存在 ./outputs/inference\_outputs
