，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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用例基线URI tp50 Integer TP50 tp50CheckPoint Double TP50检查点 tp50CheckRes Boolean TP50检查结果 tp75 Integer TP75 tp75CheckPoint Double TP75检查点 tp75CheckRes

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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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tablespace tp datafile '/oracle/oradata/ORCL/orclpdb1/tp01.dbf' size 50m autoextend on next 50m maxsize unlimited > create user tp_sems identified

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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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{db}.tp TRUNCATE PARTITION p2; 截断分区表 TRUNCATE {db}.tp; 联合表分区 ALTER TABLE {db}.tp_hash COALESCE PARTITION 2; 重新组织表分区 ALTER TABLE {db}.tp REORGANIZE

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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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X-Request-Id: f2a77ad15ad968bd72bdcd00fa1acef3 错误码 当您使用华为云会议服务端API时，如果遇到“MMC”或者“USG”开头的错误码，请参考华为云API错误中心。 CURL命令示例 curl -k -i -H 'content-type: application/json'

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String 用例URI tp50 Double tp50 tp75 Double tp75 tp90 Double tp90 tp95 Double tp95 tp99 Double tp99 tp999 Double tp999 tp9999 Double tp9999 tps Double

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在“标签管理”页面右上角，单击刷新标签列表。 标签应用 例如：西安地区和杭州地区班车时间不同，分别创建标签“西安”和“杭州”。西安用户在查询班车时，系统自动返回带有西安标签的班车时间；杭州用户在查询班车时，系统自动返回带有杭州标签的班车时间。 图5 创建标签 创建班车查询语料，答案区分西安和杭州标签： 图6 创建问答语料

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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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。 高性能：支持文本、时间、数字、空间等数据类型；亿级数据查询毫秒级响应。 高可扩展性：支持

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kenizers/BaiChuan2-13B/tokenizer.model TRAIN_ITERS=200 MBS=1 GBS=16 TP=8 PP=1 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/baichuan2/baichuan2.sh 以上超参配置中，其中

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INSERT INTO area VALUES (4,'陕西省',1); gaussdb=# INSERT INTO area VALUES (5,'西安市',4); gaussdb=# INSERT INTO area VALUES (6,'雁塔区',5); gaussdb=# INSERT

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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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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--lora-alpha 32 LoRA微调训练的计算量要小于预训练，可以适当增加MBS的值，这里建议： 对于7B：TP=4 PP=1 MBS=2 对于14B：TP=8 PP=1 MBS=4 对于72B：TP=8 PP=5 MBS=1 Step4 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。

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input/BaiChuan2-13B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=1 GBS=16 TP=8 PP=1 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/baichuan2/baichuan2.sh 其中

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