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日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。
什么是GeminiDB Cassandra实例可用性 GeminiDB Cassandra实例可用性的计算公式： 实例可用性=（1–故障时间/服务总时间）×100% 其中，故障时间是指数据库实例购买完成后，运行期间累计发生故障的总时长。
什么是GeminiDB Redis实例可用性 实例可用性的计算公式： 实例可用性=（1–故障时间/服务总时间）×100% 其中，故障时间是指数据库实例购买完成后，运行期间累计发生故障的总时长。服务总时间指数据库实例购买完成后运行的总时长。 父主题： 产品咨询
计算公式：赋能云运营管理费及基地云管理费=产品销售收入*运营管理费比例 发票开具规定 通用商品对账结算 2018年11月1日之前发生的交易，仍需商家对华为云开票。
高性能读写 亿级写入吞吐量、ms级查询，用于在线应用和报表展现。 生态丰富 基于Hadoop生态组件丰富，与华为云产品有高度的整合能力。
Flume业务配置及模块选择过程中，一般要求Sink的极限吞吐量需要大于Source的极限吞吐量，否则在极限负载的场景下，Source往Channel的写入速度大于Sink从Channel取出的速度，从而导致Channel频繁被写满，进而影响性能表现。
高性能存储 特性定义 华为云提供多种高性能存储，例如OBS、EVS等，满足大吞吐量、高读写速率需求。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
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快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
HDFS应用开发简介 HDFS简介 HDFS（Hadoop Distribute File System）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。
设置计算公式为“SUM(金额)”，单击“确认”。 图4 设置总金额计算公式 单击“保存并预览”，预览设置后的效果。 父主题： AstroFlow学堂
什么是GeminiDB Mongo实例可用性 GeminiDB Mongo实例可用性的计算公式： 实例可用性=（1–故障时间/服务总时间）×100% 其中，故障时间是指数据库实例购买完成后，运行期间累计发生故障的总时长。服务总时间指数据库实例购买完成后运行的总时长。
数据传输时间计算公式如下： 传输时间（d）=[ 总容量（KB）]/ [ 网络带宽（Mbit/s）×125×网络使用率（%）×60（s）×60（min）×24（h）] 结合公式计算，在不同网络带宽场景下，传输1TB数据需要的理论时间，参考表1；在不同网络带宽、不同数据量场景下建议的传输方式
对生产RocketMQ实例消息的影响 RocketMQ会将收到的消息进行持久化，因此，消息生产的吞吐量会一定程度上受到磁盘规格的影响。在其它条件相同的情况下，磁盘吞吐量越高，生产消息的性能越好。
计算公式为VUM=VU（虚拟并发用户数）*M（压测时长，单位为分钟）。 例如：1000并发用户，运行10分钟，消耗的VUM：1000VU*10M=10000VUM。 如果您想了解更多的计费信息，参见产品价格详情。 父主题： 计费FAQ
因此每分钟CPU积分的消耗积分计算公式如下： 每分钟消耗的CPU积分 = 1个CPU积分 x 实际CPU计算性能 以t6.large.1为例，实际计算性能为20%运行1分钟时，会消耗0.2个CPU积分。
使用分段上传具有以下优势： 提高吞吐量——您可以使用并行上传段以提高吞吐量。 从任何网络问题中快速恢复——较小的段大小可以将由于网络错误而需重启失败的上传所产生的影响降至最低。 暂停和恢复对象上传——您可以随时上传对象段。
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写Nvidia
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