怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数，该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%，预留的8%空间用于更新的扩展，也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和修改方法参见《开发指南》的“SQL参考

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填8。 RUN_TYPE sft 必填。表示训练类型。sft表示SFT微调。 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。单机默认是1。

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RUN_TYPE sft 必填。表示训练类型，sft表示SFT微调训练。 MASTER_ADDR localhost 多机必填，单机忽略。指定主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES q 多机必填，单机忽略。节点总数，单机写1，双机写2，8机写8。

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非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 默认值1。单机建议为1，双机建议为2。 GBS 64 非必填。表示训练中所有机器一个step

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获取终端名称和大小 接口名称 WEB_GetTerminalNameSize(后续废弃) 功能描述 获取终端名称和大小 应用场景 获取终端名称和大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetTerminalNameSize 参数 无 返回值

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lora_rank int Lora attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps int 梯度累计步数。 max_steps

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runtime占用的heap的大小，一般来说不用修改，占用空间相对固定。 RUNTIME底层占用的内存，一般不用做较大改变。 taskmanager.memory.framework.off-heap.size: 128mb runtime占用的off-heap的大小，一般来说不用修改，占用空间相对固定。

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1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。

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修改共享带宽大小 操作场景 您可以根据需要修改共享带宽的带宽大小。 按需计费的共享带宽，修改成功后立即生效，请参见修改共享带宽（按需计费）。 包年/包月的共享带宽，包括以下模式： 补差价升配（包年/包月）：修改成功后立即生效 即时降配（包年/包月）：修改成功后立即生效 续费降配（

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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一般性相关问题 如何使用工业数字模型驱动引擎？ 工业数字模型驱动引擎有哪些使用限制？ 工业数字模型驱动引擎可以做什么？ iDME支持同时发布多个应用吗？ 如何对工业数字模型驱动引擎进行访问权限控制？ 为什么IAM账号无法访问iDME？ 如何配置云服务授权或修改委托权限？ 创建组织

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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Llama2-7B：1，一般此值与运行节点数相等 Llama2-13B：1，一般此值与运行节点数相等 Llama2-70B：大于等于4，建议值为8，一般选用几台机器训练则值为几。 RUN_TYPE lora 必填。表示训练类型，lora表示LoRA微调训练。 MASTER_ADDR xx

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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RUN_TYPE lora 必填。表示训练类型，lora表示LoRA微调训练。 MASTER_ADDR localhost 多机必填，单机忽略；指定主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填，单机忽略；节点总数，单机写1，双机写2，8机写8。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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ad?type=trialactivation 输入ESN码，产品选择机器人助手，点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题： 网银机器人部署

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机器人管理配置指南 快速入门 配置智能机器人 操作员：配置普通IVR 配置预置流程 父主题： 租户管理员指南

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group. preferredVersion io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.GroupVersionForDiscovery object preferredVersion is the version preferred by the

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PyTorch 2.1.0 步骤一 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务

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