Update fleet_train_infer_python.md

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-# 多机多卡训练推理测试开发规范
+# Linux GPU 多机多卡训练推理测试开发规范
 
-## 目录
 - [1.总览](#总览)
     - [1.1 背景](#背景)
     - [1.2 TIPC自动化测试](#TIPC自动化测试)
@@ -10,12 +9,12 @@
     - [2.2 规范化输出日志](#规范化输出日志)
     - [2.3 编写自动化测试代码](#编写自动化测试代码)
 
-<a name="概述"></a>
+<a name="总览"></a>
 # 1. 总览
 
 <a name="背景"></a>
 ## 1.1 背景
-训推一体认证（TIPC），旨在监控框架代码更新可能导致的**模型训练、预测报错、性能下降**等问题。本文主要介绍TIPC中**多机多卡训练推理链条**的接入规范和监测点，是在[基础链条](./train_infer_python.md)上针对多机多卡训练推理链条的补充说明。
+训推一体全流程（TIPC），旨在监控框架代码更新可能导致的**模型训练、预测报错、性能下降**等问题。本文主要介绍TIPC中**Linux GPU 多机多卡训练推理测试链条**的接入规范和监测点，是在[Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发规范](./train_infer_python.md)上针对多机多卡训练推理链条的补充说明。
 
 主要监控的内容有：
 
@@ -157,7 +156,7 @@ whole_train_whole_infer:  全量数据训练，全量数据预测，验证模型
 - 运行的数据信息，包括节点所处状态，batch_size,  ips等
 
 ### 2.2.2 接入步骤
-该部分参照[基础链条](./train_infer_python.md)接入步骤。
+该部分参照[Linux GPU/CPU 基础训练推理测试开发规范](./train_infer_python.md)接入步骤。
 
 <a name="编写自动化测试代码"></a>
 ## 2.3 编写自动化测试代码