在左侧导航栏，选择“ 云服务器 列表”。 云 服务器 列表页面显示了所有已创建的GPU加速型云服务器。如果云服务器较多，您可以在云服务器列表的右上方，根据名称、云服务器ID、云服务器所属应用等信息，单击进行过滤查询。 图1 云服务器列表 查看云服务器详情，包括云服务器编号、连接状态等。

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leased 占用数量 连接池占用连接数量 - INT SUM max 最大数量 连接池最大连接数量 - INT MAX pending 正在连接数 连接池正在连接数 - INT SUM 连接池路由（connectionPoolRoute，连接池路由为维度统计连接状态信息。） poolId 连接池id

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VR云渲游平台中涉及的应用状态如表1所示。 表1 云服务器上部署的应用状态一览 云服务器上部署的应用状态 说明 运行中 设备与该云服务器正在连接中，且在使用该应用的过程中。 未运行 该应用已在当前云服务器上成功安装。 等待安装 该应用正在等待云服务器对其进行安装。 安装中 该应用正在被当前云服务器安装的过程中。 安装失败

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删除数据库失败，提示有session正在连接 问题现象 删除数据库失败，提示有session正在连接。 原因分析 删除数据库时可能当前仍有session正在连接数据库，或者有session在不停地连接该数据库，故删除数据库失败。需要查看数据库中的session，检查是否仍有ses

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leased 占用数量 连接池占用连接数量 - INT SUM max 最大数量 连接池最大连接数量 - INT MAX pending 正在连接数 连接池正在连接数 - INT SUM 连接池路由（connectionPoolRoute，连接池路由为维度统计连接状态信息。） poolId 连接池id

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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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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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为什么删除Topic不生效？删除后该Topic仍然存在 可能原因：您开启了自动创建Topic功能，且有消费者正在连接该Topic。所以，如果没有停止您的业务，删除了Topic后，还会有消息生产行为，并自动创建Topic。 解决办法：需要关闭自动创建Topic功能，才可以正常删除Topic。

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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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删除Topic失败 问题现象 删除Topic不生效，删除后该Topic仍然存在。 根因描述 实例开启了自动创建Topic功能，且有消费者正在连接该Topic。如果没有停止业务，删除Topic后，还会有消息生产行为，并自动创建Topic。 问题解决措施 关闭Kafka自动创建Top

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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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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 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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，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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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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{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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，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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