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Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

一、体验过程中发现的问题

1、环境部署：本次验证采用Docker镜像方式在个人WSL环境上拉起

• 问题1：Docker命令错误，X86架构写错了
  

• 问题2：镜像名称固定用了cann-8.5.0，且用了ops镜像，工具仓使用ops镜像无法工作的，镜像下载页面进去后，镜像非常多，但是不同版本不同硬件形态，没有给出任何选择指导
  
  

• 问题3：镜像启动后，初始化命令错误
  原命令：curl -fsSL https://gitcode.com/oam-tools/init_env.sh | bash
  正确执行的命令：curl -fsSL https://raw.gitcode.com/cann/oam-tools/raw/master/init_env.sh | bash

• 问题4：Docker镜像里装了9.0.0的包，然后init_env命令里又安装了一遍cann包，重复安装

2、执行编译与DT测试

• 整体执行结果如下：
  

• 问题5：asys ut批量失败，定位结果如下
  

• 问题6：asys st 一个用例失败，定位结果如下，不一定是正确的修改方式，需确认Docker场景下是否缺少什么内容或者用例mock不足
  

  修改 1：新增 log/security/（空目录）

  路径： test/st/asys/data/asys_test_dir/ascend/log/security/

  原因：
  collect_cann_logs 在收集日志时遍历 ["debug", "run", "security"] 三个子目录，若 security/ 不存在，copy_dir 返回 False，导致整个 collect_cann_logs 返回
  False。虽然不影响 asys.main() 的返回值（collect() 未检查其返回值），但属于数据缺失。

  ---
  修改 2：新增 kernel_meta/ 目录及 ops 内核文件

  路径： test/st/asys/data/asys_test_dir/ascend/kernel_meta/

  新增文件：
  IncreFlashAttention_b79da629624fb10fa525b749f186c95f_high_performance_11000000000100001.json
  IncreFlashAttention_b79da629624fb10fa525b749f186c95f_high_performance_11000000000100001.o

  原因（根本原因）：
  test_collect_atrace_logs 设置 ASCEND_WORK_PATH = data/asys_test_dir/ascend/，ops 收集流程是：

  1. get_fault_kernel_name() 从已采集的 plog 中提取 fault kernel_name：
  IncreFlashAttention_b79da629624fb10fa525b749f186c95f_high_performance_11000000000100001
  1. （来源：log/run/plog/plog-2955178_20240704162431228.log 中的 fftsplus task execute failed）
  2. get_fault_kernel_name_files(ASCEND_WORK_PATH, kernel_name) 在 ASCEND_WORK_PATH 下递归搜索包含该 kernel_name 的 .json 文件。
  3. 对应的 JSON 文件原本只在 data/ops/kernel/（在 ASCEND_WORK_PATH 之外），搜索不到 → dfx/ops/ 为空 → check_output_structure(["ops"]) 返回 False →
  测试失败。

  将文件复制到 data/asys_test_dir/ascend/kernel_meta/ 后，ASCEND_WORK_PATH 递归搜索可找到该文件，ops 收集成功，测试通过。

• 问题7：msaicerr UT失败8个，ST失败9个，定位结果如下
  init_env.sh 执行时应当安装 requirements.txt 中的依赖，但 numpy 漏装了。与 asys UT 的 pytest-mock 缺失性质相同——环境初始化不完整。

---
  根本原因分析

  唯一根因：numpy 未安装

  requirements.txt 第 42 行已声明 numpy>=1.26.4，但容器中未安装该包，导致所有 8 个测试文件在**收集阶段（collection phase）**就失败，0 个测试用例被执行。

  ---
  依赖链（4 条独立路径，最终全部指向 import numpy）

  路径 1（3个文件受影响）：
  test_handler_ascend950 / test_rts_api / test_single_op_case_ut / test_single_op_case_ut_ascend950
    └─> AscendRTSApi
        └─> rts_api.py:28 → from ms_interface.single_op_test_frame.utils import file_util
            └─> shape_utils.py:21 → import numpy as np  ✗

  路径 2：
  test_utils_ut
    └─> SingleOpCase
        └─> single_op_case.py:28 → import numpy as np  ✗

  路径 3：
  test_aicore_error_parser_ut
    └─> DumpDataParser
        └─> dump_data_parser.py:31 → import numpy as np  ✗

  路径 4：
  test_msaicerr_ut
    └─> msaicerr
        └─> aicore_error_parser.py:32 → import numpy as np  ✗

  路径 5（直接在测试文件中）：
  test_dump_data_ut.py:27 → import numpy as np  ✗

  涉及的源文件（模块级直接 import numpy）

  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┬──────┐
  │                                文件                                 │ 行号 │
  ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┤
  │ src/msaicerr/ms_interface/aicore_error_parser.py                    │ 32   │
  ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┤
  │ src/msaicerr/ms_interface/dump_data_parser.py                       │ 31   │
  ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┤
  │ src/msaicerr/ms_interface/single_op_test_frame/utils/shape_utils.py │ 21   │
  ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┤
  │ src/msaicerr/ms_interface/single_op_test_frame/single_op_case.py    │ 28   │
  ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┤
  │ test/ut/msaicerr/testcase/test_dump_data_ut.py                      │ 27   │
  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────┘

  ---
  结论

  init_env.sh 执行时应当安装 requirements.txt 中的依赖，但 numpy 漏装了。与 asys UT 的 pytest-mock 缺失性质相同——环境初始化不完整。

二、针对整个README.md以及quick_start.md分析，个人提出优化建议：

1. quick_start提供了三种环境部署方式，但是环境部署结束后，没有提供配套的编译安装验证的命令行，整个README给人阅读上存在中断，建议以三种环境部署方式，对应提供相应的编译验证命令
2. 在README里提供了同一份运行命令，但是UT执行环境，又要求重新执行requirement.txt安装依赖，与init_env提供的依赖存在差异；component也没提供列表
   
3. 环境都部署完了，又提供了一堆依赖要安装
   
4. 提供了msprof的连接，但是位置放的不好，非常突兀
   
5. 环境都部署完了，既然部署阶段已经准备代码了，那准备代码环节就保持一致，都放到环境部署阶段
   

Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)

1、笔记本安装WSL2，发行版使用Ubuntu22.04，无NPU场景

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

1、先装Docker，然后按照指导拉取Docker镜像

Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)

1、基于指导文档里的内容，可以自动完成环境部署，自动完成UT,ST执行

Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)

已在详细描述中粘贴

Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)

NA