高内存场景必读！阿里云r7/r9i/r8y/r8i实例架构、性能、价格多维度对比
阿里云针对高性能需求场景，一般会在活动中推出内存型r7、内存型r9i、内存型r8y和内存型r8i这几款内存型实例规格的云服务器。相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格，这些内存型实例在性能上更为强劲，尤其适合对内存和计算能力有较高要求的应用场景。这些实例规格的云服务器在处理器与内存的配比上大多为1:8，但它们在处理器架构、存储性能、网络能力以及安全特性等方面各有千秋，因此适用场景也各不相同。本文将为大家详细介绍内存型r7、r9i、r8y、r8i实例的性能、适用场景的区别以及选择参考。
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。