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单独看这个API，增加默认值参数是兼容性升级
但是最好看看套件中现有使用方式是否需要同步修改，比如 paddlenlp 的 auto_trainer.py 中，既调用了shard_optimizer（如果不修改调用方式则默认 gradient_accumulation_steps=1），但是如果用户启动训练时同时也传入了非1的gradient_accumulation_steps，是否就会有影响

单独看这个API，增加默认值参数是兼容性升级 但是最好看看套件中现有使用方式是否需要同步修改，比如 paddlenlp 的 auto_trainer.py 中，既调用了shard_optimizer（如果不修改调用方式则默认 gradient_accumulation_steps=1），但是如果用户启动训练时同时也传入了非1的gradient_accumulation_steps，是否就会有影响

在auto_trainer中也做了对应的修改：PaddlePaddle/PaddleNLP#9217 ，用户如果自己调用，也不会遇到问题

单独看这个API，增加默认值参数是兼容性升级 但是最好看看套件中现有使用方式是否需要同步修改，比如 paddlenlp 的 auto_trainer.py 中，既调用了shard_optimizer（如果不修改调用方式则默认 gradient_accumulation_steps=1），但是如果用户启动训练时同时也传入了非1的gradient_accumulation_steps，是否就会有影响

在auto_trainer中也做了对应的修改：PaddlePaddle/PaddleNLP#9217 ，用户如果自己调用，也不会遇到问题

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