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摘要：上一篇我们揭秘了QAIRT Visualizer的强大之处。本篇将带你从零开始，完成安装、验证，并手把手教你通过命令行和Python两种方式，快速生成并解读你的第一份可视化分析报告。

一、环境准备与安装

QAIRT Visualizer支持三大主流平台，安装过程非常简单。

1. 系统要求：

   • 操作系统：Windows (x86/Arm64), macOS (Arm64, 即Apple Silicon), Linux (Ubuntu)。
   • Python：建议使用 Python 3.8 至 3.11 版本。

2. 一键安装：
   安装方法打开你的终端（Terminal）或命令提示符（CMD），执行以下pip命令：

   pipinstallqairt-visualizer

   这个命令会从Python官方包索引下载并安装QAIRT Visualizer及其所有依赖。

3. 验证安装：
   安装完成后，通过查看工具版本来确认是否成功：

   qairt-visualizer --version

   更实用的方法是查看帮助文档，这能让你快速了解所有可用参数：

   qairt-visualizer --help

   你会看到类似下面的输出，这说明安装完全成功：

   usage: qairt_visualizer[options]<model><reports>Qualcomm AI Runtime visualization applicationforAI models and runtime metrics. Running program without options willopenfull applicationwhilerunning with options will visualize the passed argumentinits own window. options: -h, --help show thishelpmessage andexit-v, --version display qairt_visualizer version -m MODEL, --model MODEL Path to model to visualize -r STRING[STRING...], --reports STRING[STRING...]List of report paths to visualize

• QAIRT Visualizer CLl-支持快速轻松地可视化一个或多个模型和/或报告。
• QAlRT Visualizer Python APl-用于显示模型和报告的可视化组件的界面。
• QAlRT Visualizer Python API可与QAIRT Python API的模型、性能和准确性报告对象无缝集成。

二、初体验：使用命令行（CLI）快速可视化

CLI模式最适合快速查看和初步分析。你需要准备两个核心文件：

• 模型文件：例如转换后的.dlc文件，或原始的.onnx、.tflite文件。
• 性能报告文件：在骁龙设备或模拟器上运行模型后生成的性能数据，通常是json或trace格式（如OpTrace文件）。

实战命令示例：

1. 仅可视化模型结构：

   qairt-visualizer -m ./your_model.onnx

   这会启动GUI窗口，展示模型的计算图，你可以缩放、查看算子属性。

2. 仅可视化性能报告：

   qairt-visualizer -r ./optrace.json ./qhas_summary.json

   你可以同时加载多个报告（如OpTrace和QHAS），工具会自动整合分析。
   

3. 联合可视化（模型+报告）—— 最强大的模式：

   qairt-visualizer -m ./model.dlc -r ./optrace.json

   执行此命令后，工具主界面将左侧显示模型结构，右侧显示性能图表。这就是实现“图表联动”的基础。

三、进阶集成：使用Python API实现自动化分析

对于需要集成到自动化流水线或在Jupyter Notebook中进行交互式分析的高级用户，Python API是更灵活的选择。

基础调用示例：
在你的Python脚本或Notebook单元格中，可以这样使用：

fromqairt_visualizerimportview,DisplayOptions# 示例1：仅可视化模型view(model_path="./your_model.onnx")# 示例2：仅可视化一个或多个报告view(reports=["./optrace.json","./qhas_summary.json"])# 示例3：联合可视化模型与报告（强烈推荐）view(model="./model.dlc",reports="./optrace.json")# 示例4：更精细地控制显示选项，例如在不同的窗口中打开模型和报告view(model="./model.dlc",reports="./optrace.json",options=DisplayOptions(use_same_workspace=False))

关键特性提醒：view()函数是一个非阻塞调用。这意味着代码执行后，可视化窗口会独立弹出，而你的Python脚本或Notebook可以继续运行后续单元格。你可以同时打开多个窗口，方便对比不同模型或不同优化阶段的报告。

四、在Jupyter Notebook中无缝工作

对于数据科学家和研究员，在Notebook环境中直接分析是最流畅的体验。

1. 确保已在Notebook所在的环境中安装了qairt-visualizer。
2. 在单元格中直接调用view()函数：

# 在单元格中执行这行代码view("conv_block.onnx")

执行后，交互式的可视化界面将直接内嵌在Notebook的输出区域中，你可以像在独立应用中一样进行缩放、点击和联动分析，无需离开浏览器。

QAIRT Visualizer Python 执行是一个非阻塞调用，这意味着可以同时可视化模型和报告的多个窗口。

五、实战技巧与下一步

• 文件获取：性能报告文件（OpTrace, QHAS）通常需要使用高通AI引擎SDK（QNN）或特定工具在目标设备上运行模型后生成。请参考高通相关文档配置 profiling 功能。
• 首运行动：第一次使用，建议用CLI的联合可视化模式（-m和-r），亲自体验一下点击模型节点，右侧性能面板同步高亮的神奇效果。
• 遇到问题：如果报告文件无法加载，请确认其与模型文件的匹配性（是否由该模型运行产生），以及文件路径是否正确。

现在，你已经成功安装了工具，并掌握了启动和加载数据的基本方法。你眼前打开的，不再是一个黑盒模型，而是一个充满了可度量、可分析数据的透明系统。

六、下一篇预告

下一篇中，我们将深入核心战场：

1. 深度解读QHAS报告：教你像专家一样读懂HVX/HMX利用率、帧率、耗时分布饼图，将硬件指标转化为优化动作。
2. 大模型子图分析实战：面对超大模型，如何使用子图功能精准锁定问题模块。
3. 性能瓶颈定位工作流：通过一个真实案例，串联从发现异常、定位算子、分析硬件瓶颈到提出优化方案的全过程。

我们将一起解锁高端调优技巧！