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!
AutoMQ[1] 是新一代基于共享存储架构实现的云原生 Kafka。得益于其存算分离的共享存储架构,通过和阿里云合作,深度使用阿里云可靠、先进的云服务如对象存储OSS、块存储 ESSD、弹性伸缩ESS以及抢占式实例实现了相比 Apache Kafka 10倍的成本优势并且提供了自动弹性的能力。
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。
本次方案主要是针对阿里云国际站客户,企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测(Detection)部分,会具体介绍涉及使用产品配置,FAQ等等,同时对整体的理论框架进行简单的介绍,帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况,更好的建立整体性的概念。
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
目标读者数字化系统开发运维(DevOps)工程师、稳定性工程师(SRE)、可观测平台运维人员等。背景介绍日志的形式往往多种多样,如果只是简单的读入日志数据,将很难进行搜索、分析及可视化。将原始的日志数据解析为结构化的数据,将大幅提升数据的可用性,方便用户进行快捷的“字段-值”的查询和分析。最基础的解...