请查阅参考昇腾社区文档：https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/blob/2.1.0/docs/pytorch/features/virtual_pipeline_parallel.md 

请查阅参考昇腾社区文档：https://gitee.com/ascend/MindSpeed/blob/master/docs/features/pipeline-parallel.md 

请查阅参考昇腾社区文档：https://gitee.com/ascend/MindSpeed/blob/master/docs/features/tensor-parallel.md 

请查阅参考昇腾社区文档：https://gitee.com/ascend/MindSpeed-LLM/blob/2.1.0/examples/mindspore/deepseek3/README.md

🌟【直播预告】9月24日（周三）晚19:00，openGauss数据库存储过程高级应用实践，快来预约！👨‍🏫华为开发者布道师技术直播第24期 | 青岛滨海学院副教授 冯小洁老师 🌟揭秘openGauss存储过程高级应用！从原理到实战，手把手教你打造高效数据库应用！🎯本期亮点🎯1.深度解析存储过程工作机制：从编译到执行，全面剖析openGauss存储过程的运行原理。2.企业级场景实战：结合真实案例，手把手教你设计高可用存储过程，解决复杂业务逻辑。3.自治事务技术详解：揭秘“子事务独立提交”技术，掌握openGauss差异化优势。4.工具实操指南：gsql、DBeaver开发技巧，助你高效开发存储过程。5.游标与事务管理：深入理解存储过程中的游标使用及事务控制，提升开发能力。👉 立即预约：>>openGauss数据库存储过程高级应用实践 

请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/82RC1/opdevg/Ascendcopdevg/atlas_ascendc_10_0081.html

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关于 OpenTiny 欢迎加入 OpenTiny 开源社区。添加微信小助手：opentiny-official 一起参与交流前端技术～OpenTiny 官网：https://opentiny.designOpenTiny 代码仓库：https://github.com/opentinyTinyVue 源码：https://github.com/opentiny/tiny-vueTinyEngine 源码：https://github.com/opentiny/tiny-engine欢迎进入代码仓库 Star🌟TinyEngine、TinyVue、TinyNG、TinyCLI、TinyEditor~如果你也想要共建，可以进入代码仓库，找到 good first issue 标签，一起参与开源贡献~  

升级Lite Cluster资源池驱动，请 参考文档 

在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。参考文档：https://support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/devtool-modelarts_3495.html 

第三十期到底以什么格式提交啊，感觉pdf和附件也没讲清楚啊，一提交就是general_error，能不能出个靠谱点的格式提交格式说明啊。。。。。

Atune（Automatic Tuning）是华为开发的系统自动调优工具，核心目标是通过算法分析系统负载特征，自动优化 OS、应用等参数以提升性能。 Atune 的算法核心模块（Engine = 引擎），是实现 “自动调优” 的关键。一些核心逻辑包括：分析系统负载特征（如 CPU 密集型、IO 密集型应用）；调用内置的优化算法（如机器学习模型、启发式算法），结合负载特征计算最优参数（如内核参数、应用配置）；生成可执行的优化方案，传递给 atuned 执行。 他和 “算法优化” 的关系是：直接承担 “用算法计算优化参数” 的核心职责 Atune-engine 主要通过在线静态调优和离线动态调优两种方式实现算法优化： 在线静态调优数据采集与打标签：在离线情况下采集系统运行数据，包括 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等，最高支持 52 维数据采集，并为每个数据集打标签。模型训练：利用双层分类模型进行训练，第一层分类器识别出默认类型和高吞吐类型；第二层分类器识别到具体的应用。通过训练，使模型能够根据采集的数据识别出不同的业务类型和负载情况。负载识别与配置下发：在线时，基于训练好的模型，对运行环境进行负载识别，根据识别结果从优化配置库中选取最优配置下发，实现对系统的调优，整个过程速度可达分钟级别。优化配置库中的参数一部分来自资深工程师在实际环境中调优得到的人工经验，一部分是通过 atune 提供的离线动态调优功能得到的最优参数。离线动态调优参数选择：对于工程师给定的众多参数，使用 LHS（拉丁超立方抽样算法）算法和 Traverse 算法，均匀采集几个点，自动选择最重要的几个参数进行调优，减少不必要的参数调整，提高调优效率。贝叶斯算法迭代优化：采用贝叶斯优化算法对筛选出的重要参数空间进行迭代搜索，不断优化参数值。在这个过程中，根据贝叶斯算法的原理，迭代次数越多，模型越准确，直到算法收敛，获取到最优配置，最终返回给服务器。该过程可能以天为单位，主要面向专业工程师，需要给定配置参数和评价指标，如对于性能越高越好的应用，评价指标可能就是吞吐量。