[Feature] Added environment pre-check

test/common/doc/EnvPreCheck.md

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+# 环境预检（Environment PreCheck）自动化测试套件
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+基于 pytest 的环境预检自动化测试，用于在大规模训练或推理任务执行前，对集群环境的关键能力进行全面验证。该预检流程覆盖 SSH 连通性、设备健康状态、节点间通信、TLS 配置、模型权重完整性以及存储带宽等关键组件，确保集群处于可用且一致的运行状态。
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+# 测试框架具备以下特性：
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+1、针对 NPU（Ascend）/ GPU 自动识别执行相应测试
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+2、所有测试项均动态输出，便于快速识别检测
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+3、全面覆盖环境依赖的核心组件
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+# 功能概述
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+本测试套件在模型部署或训练前自动执行以下预检内容：
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+✔ SSH 登录能力检查：确保 Master/Worker 的免密登录配置正确。
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+✔ 设备状态检查（NPU / GPU）：检测各节点的设备是否在线、驱动是否正常。
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+✔ 节点间 Ping 连通性检查：验证 HCCN（NPU）或 NVIDIA（GPU）网络链路是否可达、是否存在丢包或故障链路。
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+✔ TLS 配置检查：检查 Ascend 集群中设备间 TLS 加密链路开关状态。
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+✔ 模型权重完整性检查：包括权重文件列表扫描、哈希值校验和权重有效性验证
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+✔ 存储点带宽检查：检查 embedding / fetch 操作带宽，并与配置文件中的限制进行比较。
+
+
+# 🚀 ###########如何运行测试（test/下执行）#############
+# 目录结构说明
+├── tests/
+├── common/
+│   └── envPreCheck/
+│       ├── run_env_preCheck.py # 所有检查逻辑
+│       └── ...
+├── suites
+│   └── E2E/
+│       ├── test_environment_precheck.py # 执行逻辑
+│       └── ...
+├── config.yaml                  # 预检的阈值配置
+
+# 运行完整的阶段预检
+pytest --stage=2
+
+# 按平台运行预检（公共检测项默认NPU平台）
+# NPU环境
+pytest --platform=npu
+# GPU环境
+pytest --platform=gpu
+
+# 按特性类别运行
+pytest --feature=test_ssh_login
+
+# 按文件运行
+pytest suites/E2E/test_environment_precheck.py
+
+
+# 🛠️ #########以下为各测试的示例说明##########
+# ● SSH 登录检查：
+test_ssh_login()
+校验 master/worker SSH 免密登录
+
+任何失败将立即中止后续测试
+
+# ● 设备状态检查（NPU/GPU）
+test_hccn_check_device_status()
+test_nvidia_check_device_status()
+
+检查设备是否在线、是否可用
+
+# ● HCCN / NVIDIA Ping 连通性检查
+test_check_hccn_ping()
+test_check_nvidia_ping()
+
+生成所有链路状态信息，例如：
+
+local_card_0 → local_card_1
+
+local_card_0 → remote_IP
+
+remote_card_1 → local_IP
+
+# ● TLS 开关检查
+test_check_tls()
+
+校验每张卡的tls switch是否为0
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+# ● 模型权重完整性检查
+test_check_model_weights()
+
+权重文件列表扫描、哈希值校验和权重有效性验证
+
+# ● 存储带宽检测
+test_check_bandwidth()
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+检查存储实际待遇是否达到预期带宽：实际 bandwidth < 阈值 * 0.85，否则判定为异常
+
+
+# ⚙️##########配置项说明（config.yaml）##########
+master_ip：集群主节点（Master）的 SSH 登录 IP，用于执行预检中的主节点检查。
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+worker_ip：集群工作节点（Worker）的 IP 地址，用于检测 Worker 的设备状态、网络连通性等。
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+ascend_rt_visible_devices：设置 Ascend/NPU 的可见设备序号，用于设备状态和带宽测试。
+
+node_num：集群节点数量，用于预检逻辑判断是否需要跨节点检查。
+
+model_path：模型权重所在目录，用于权重文件检查和哈希校验。
+
+hf_model_name：Hugging Face 模型名称，用于识别模型类型与路径结构。
+
+middle_page：模型对应的中间页面/组织名称，用于存储结构或路径判断
+
+expected_embed_bandwidth：预期 embedding 带宽（GB/s），用于对比实际带宽是否满足阈值。
+
+expected_fetch_bandwidth：预期 fetch 带宽（GB/s），与实际带宽比较判断读写性能是否正常。
+
+kvCache_block_number：KV Cache 预分配 block 数量，用于环境容量检查或推理配置校验。
+
+storage_backends：存储后端挂载路径，用于带宽测试和路径可用性检查。
+将这些内容复制打出来

test/common/doc/LLMPerf.md

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+# 📝 LLM 性能测试使用说明
+
+## 🔧 功能概述  
+本测试用于评估 LLM 推理服务在不同负载下的性能表现，涵盖延迟、吞吐量、请求成功率等关键指标。
+
+## 📌 测试参数说明
+
+| 参数 | 说明 | 示例 |
+|------|------|------|
+| `mean_input_tokens` | 平均输入 token 数 | `[2000, 3000]` |
+| `mean_output_tokens` | 平均输出 token 数 | `[200, 500]` |
+| `max_num_completed_requests` | 最大完成请求数 | `[8, 4]` |
+| `concurrent_requests` | 并发请求数 | `[8, 4]` |
+| `additional_sampling_params` | 额外采样参数（如 temperature） | `["{}", "{}"]` |
+| `hit_rate` | 缓存命中率 | `[0, 50]` |
+
+> ✅ 支持多组参数组合运行，自动执行多轮推理并收集统计结果。
+
+## 📊 输出结果
+
+测试完成后，将输出以下性能指标的统计值（每轮结果均记录）：
+
+- **延迟指标**：  
+  - `inter_token_latency_s`（token 间延迟）  
+  - `ttft_s`（首个 token 延迟）  
+  - `end_to_end_latency_s`（端到端延迟）  
+  - 各项包含：P50、P90、P99、平均值
+
+- **吞吐量指标**：  
+  - `total_throughput`（总吞吐量）  
+  - `incremental_throughput`（增量吞吐量）
+
+- **其他指标**：  
+  - `num_completed_requests`（完成请求数）  
+  - `elapsed_time`（总耗时）  
+  - `incremental_time_delay`（增量时间延迟）
+
+## ✅ 验证规则
+
+- 所有数值必须 > 0
+- 若出现 `None` 或 ≤ 0 的值，测试将标记为失败，并输出异常详情
+
+## 📤 输出格式
+
+返回一个字典，包含：
+```python
+{
+    "_name": "llmperf",
+    "_data": {  # 所有指标的列表
+        "results_inter_token_latency_s_quantiles_p50": [...],
+        "results_ttft_s_mean": [...],
+        # ...
+    }
+}
+```
+
+## 🚀 使用方式 test/下运行
+
+# 按文件运行
+pytest test_uc_performance.py
+
+# 按阶段运行
+pytest --stage=0
+
+# 按特性运行
+pytest --feature=uc_performance_test
+
+> ⚠️ 确保已安装依赖：`pytest` 等模块。