GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用gloo通信时需要指定网口名称， export TP_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 # 多机之间使用TP通信时需要指定网口名称 export HCCL_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5 #

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励金额，并按要求提交材料。 您须在激励生成后14个工作日内核对激励，超出时间未核对系统将默认激励失效。 操作步骤： 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“权益 > 专职人员激励（FH）”。 在“激励确认”页面筛选待核对的激励，单击“核对激励”。

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用性。 API的TP99响应时长<3s 本条规则是MUST类型的基本规则，可保障API的高可用性。 要求从API网关到后端服务的API调用，99%的调用响应时长<3s，TP99响应时长就是满足百分之九十九的网络请求所需要的最低耗时。 TP99响应时长达标率=TP99响应时间符合要

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"你好，请介绍下西安。" ], "with_prompt": true } 响应示例 { "tokens": [ "你好", "，", "请", "介绍下", "西安",

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哪些设备可以与华为云进行VPN对接？ VPN支持标准IPsec协议，用户可以通过以下两个方面确认用户侧数据中心的设备能否与云进行对接： 设备是否具备IPsec功能和授权：请查询设备的特性列表获取是否支持IPsec VPN。 关于组网结构，要求用户侧数据中心有固定的公网IP或者经过

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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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见表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：一般不建议修改，提高该参数可以提高AP性能，但是可能会影响TP性能；降低该参数会影响AP性能。 设置不当的风险与影响：设置过大可能影响TP性能，设置过小可能影响AP性能，建议使用默认值。 htap_flush_pagenum 参数说明：依

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哪些设备可以与华为云进行VPN对接？ VPN支持标准IPsec协议，用户可以通过以下两个方面确认用户侧数据中心的设备能否与云进行对接： 设备是否具备IPsec功能和授权：请查询设备的特性列表获取是否支持IPsec VPN。 关于组网结构，要求用户侧数据中心有固定的公网IP或者经过

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哪些设备可以与华为云进行VPN对接？ VPN支持标准IPsec协议，用户可以通过以下两个方面确认用户侧数据中心的设备能否与云进行对接： 设备是否具备IPsec功能和授权：请查询设备的特性列表获取是否支持IPsec VPN。 关于组网结构，要求用户侧数据中心有固定的公网IP或者经过

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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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SLA项 定义 请求成功率 >=99.9% 可用性 Tair1 数据一致性 最终一致，不一致时长<1分钟 吞吐量 4000tps TP50请求时延 2ms TP99.9请求时延 5ms 注意事项 无 调用方法 POST URI /rest/gaia/dataapi/v1/api/delete

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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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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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r文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 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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