AI 原生应用架构白皮书
15位专家联名推荐、20w+字、40位一线工程师联合撰写，首次围绕 AI 原生应用的 DevOps 全生命周期，将概念和重难点进行系统的拆解，并提供解题思路。该白皮书会结合业界的最新动态，不定期更新，当前是2025年10月24日发布的V1.0.1版本。
UPN512技术架构白皮书
随着AI算力超节点的演进，xPU Scale up 系统遇到新的挑战，基于此，阿里云提出UPN（Ultra Performance Network）架构，旨在构建“大规模、高性能、高可靠、低成本、可扩展” 的 Scale up 网络系统，本文阐述UPN512系统的关键架构设计。
大模型微调技术综述与详细案例解读
本文是一篇理论与实践结合的综述文章，综合性全面介绍大模型微调技术。本文先介绍大模型训练的两类场景：预训练和后训练，了解业界常见的模型训练方法。在后训练介绍内容中，引出模型微调（模型微调是属于后训练的一种）。然后，通过介绍业界常见的模型微调方法，以及通过模型微调实操案例的参数优化、微调过程介绍、微调日志解读，让读者对模型微调有更加直观的了解。最后，我们详细探讨数据并行训练DDP与模型并行训练MP两类模型并行训练技术，讨论在实际项目中如何选择两类并行训练技术。