业务体量增大后,日益凸显的架构稳定性问题该如何解决?满帮集团选择了上阿里云,采用阿里云 MSE Nacos,MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群,做到了低成本快速的架构升级,以及上云期间业务流量的无损平滑迁移。
XTuner和魔搭社区(SWIFT)合作引入了一项长序列文本训练技术,该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU,从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式,训练超大规模模型时可以处理更长的序列,提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术,支持多种大模型和数据集的训练。此外,SWIFT还提供了一个用户友好的界面,方便用户进行训练和部署,并且支持评估功能。
云效 Flow 流水线 YAML 引入了 template 语法,支持使用模板语言来动态渲染流水线 YAML,满足多个相同或类似逻辑的 Job 批量配置场景,满足多 Job 按需动态生成场景,帮助降低流水线 YAML 重复代码,灵活编排多任务。
研发规范的目标,是为了解决或降低出现软件危机的风险。但传统流水线受限于工具的定位,无法解决研发规范的落地问题,需要在更高的层面来解决。阿里云云效团队经过内部启发后推出的新产品:云效应用交付平台 AppStack 给出了解决方案,快来使用体验吧!
Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。