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基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/FlashAttention关键算子迁移与优化.md

@@ -345,7 +345,6 @@ python -c "import einops; print('einops OK')"
 
 目标：进入本模块所需的源码目录。
 
-<<<<<<< HEAD
 1.  克隆代码仓库
     
     ```Bash
@@ -381,47 +380,9 @@ python -c "import einops; print('einops OK')"
     
 3.  将Flashattn\_Baseline文件加入JupyterLab。
     
-=======
-1. 克隆代码仓库
-
-   ```Bash
-   git clone https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization.git
-   ```
-
-2. 准备flashattn_baseline
-
-   在仓库目录 `op_optimization/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化` 下，找到 `flashattn_baseline` 文件夹。可以将 `flashattn_baseline` 整个目录复制到工作目录 `data/` 下。
->>>>>>> upstream/master
 
 ![image](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/YdgOk2bRrmLe7q4B/img/3eb4d4fe-e948-405e-8d11-6301b4d8f16e.png)
 
-<<<<<<< HEAD
-=======
-**操作：** 切换到基准测试脚本所在目录。
-
-**命令示例：**
-
-```Bash
-cd data/flashattn_baseline
-ls -la
-
-```
-
-**预期结果：**
-
-```Plain
-total xx
-drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jun  1 09:00 __MACOSX
-
-- rw-r--r-- 1 root root 5232 Jun  1 09:00 benchmark_kvcache.py
-
-
-- rw-r--r-- 1 root root 1440 Jun  1 09:00 benchmark_kvcache_20260526_150953.csv
-
-...
-
-```
->>>>>>> upstream/master
 ---
 
 ### 步骤 3：配置基准测试参数