在今天这样以AIGC为代表的AI时代下,了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告,来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。
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。
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。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
Mistral AI在3月24日突然发布并开源了 Mistral 7B v0.2模型,有如下几个特点
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用,该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查,主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题,点击本文查看论文详解。
本文介绍了OLAP分析在大数据分析中的位置,分析并介绍目前大数据OLAP遇到的分析性能、资源隔离、高可用、弹性扩缩容等核心问题,解析阿里云Hologres是如何解决极致性能、弹性、业务永续、性价比等核心刚需的最佳实践,介绍阿里云Hologres弹性计算组在弹性计算、资源隔离上的探索和创新。