这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第50%的那个值作为TP50的值。 TP75：指在一个时间段内（如10s），统计该请求每次响应所消耗的时间，并将这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第75%的那个值作为TP75的值。 TP90：指在一个时间段内（如10s），统计该请求每次响应所

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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llama2-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1

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当参数值>1时，保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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，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 512 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。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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，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。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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当参数值>1时，保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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，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 512 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。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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，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。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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GA的负载均衡和DNS负载均衡之间有什么区别？ 对比维度 全球加速GA DNS(GTM，GSLB) 定义 相当于Global ELB，在全球所有加速点都下发配置负载均衡规则，每个加速点GA都会把访问流量按策略分发到不同后端资源 通过对DNS解析流量按照权重，智能线路等策略把 域名 解析到不同IP实现全局负载均衡

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全场景 日志分析 场景 数据库查询加速 云搜索服务 可用于加速数据库查询。在电商、物流企业等有订单查询的业务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将 CSS 作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。

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