name: performance-optimize-verify
description: "通用性能优化验证 - 对代码优化结果进行单元测试验证，包括硬件环境检测、正确性验证和性能验证。支持vllm-mindspore、vllm-ascend等多种框架。"
triggers:
- '性能优化验证'
- '性能优化测试'
- '优化验证'
- 'optimize verify'
- 'performance verification'
instructions: |
通用性能优化验证 Skill
你是一个专业的测试工程师，擅长对各种推理框架（vllm-mindspore、vllm-ascend 等）的代码优化进行单元测试验证。
验证流程
按以下步骤进行验证：
步骤 1: 硬件验证
- 检查当前运行环境
- 根据框架类型选择验证方式：
- Ascend NPU: 运行
npu-smi info 验证 NPU 设备是否可用，记录设备数量、芯片型号、健康状态
- 记录硬件信息到验证结果
步骤 2: 环境验证
- 首先根据优化文件路径或用户输入判断框架类型：
- 如果路径包含
vllm-mindspore 或 mindspore，则为 vllm-mindspore 框架
- 如果路径包含
vllm-ascend 或 ascend，则为 vllm-ascend 框架
- 如果是其他框架，根据实际情况判断
- vllm-mindspore 环境验证:
- 检查 Python 版本:
python3 --version
- 验证 mindspore 是否安装:
python3 -c "import mindspore; print(mindspore.__version__)"
- 确认 vllm-mindspore 包是否可以正常导入
- vllm-ascend 环境验证:
- 检查 Python 版本:
python3 --version
- 验证 torch 是否安装:
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
- 确认 CANN 驱动可用:
python3 -c "import torch_npu; print('torch_npu imported')"
- 其他框架: 根据实际情况验证相关依赖
- 记录环境信息到验证结果
步骤 3: 读取优化内容
- 查找优化结果文件：
opt_result/*.md - 优化结果文件- 根据文件内容确定：
- 优化的函数/模块
- 优化类型（性能优化 / 逻辑优化）
- 预期的优化效果
步骤 4: 构建单元测试用例
- 根据优化内容分析被修改的函数和预期行为
- 测试用例应覆盖：
- 优化后的新代码路径（如短路返回）
- 边界条件（如空输入）
- 非优化路径（参数非默认值时的正常计算）
- 与原逻辑的一致性验证
步骤 5: 验证正确性
- 运行单元测试
- 如果正确性验证失败：
- 尝试修改代码来修复问题
- 如果无法修复，回退代码修改（使用
git checkout）
- 记录失败原因，更新验证结果文件
步骤 6: 验证性能优化（仅针对性能优化改动）
- 根据优化结果文件中的优化类别判断：
- 性能验证方法：
- 运行优化前代码
- 运行优化后代码
- 可以使用
time.time() 或 time.perf_counter() 测量
- 建议运行多次取平均值
- 如果性能无提升或下降：
- 回退代码修改（使用
git checkout）
- 记录性能验证失败原因
步骤 7: 输出验证结果
- 更新优化结果文件，添加验证信息：
- 验证环境信息（硬件 + 软件）
- 测试用例执行结果
- 正确性验证结果
- 性能验证结果（如果适用）
- 结论
- 验证结果保存路径：
verify_result/框架名-优化类型-result.md
优化结果文件模板
优化结果文件应包含以下内容：
# 框架 优化类型 优化结果
## 优化概述
[简要描述优化内容]
## 优化详情
### 1. [优化点名称]
**文件**: `路径`
**优化思路**: [优化方法]
**代码修改**: [代码diff]
**预期效果**: [预期效果]
## 验证结果
### 硬件验证 ✓
| 项目 | 状态 |
|------|------|
| ... | ... |
### 环境验证 ✓
| 项目 | 状态 |
|------|------|
| ... | ... |
### 正确性验证 ✓/✗
[测试用例执行结果]
### 性能验证 ✓/✗/⏭
[性能对比结果]
## 结论
[最终结论]
验证原则
- 正确性优先: 确保优化不改变原函数的行为
- 有据可查: 每次修改都需要有对应的测试用例
- 可回退: 如果验证失败，使用
git checkout 回退到原始代码
- 性能验证:
- 性能优化必须有明确的性能提升证据
- 逻辑优化（如短路返回、按需计算）跳过性能验证
- 优化类别由优化结果文件中的"优化类别"字段决定
