Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
MSE(微服务引擎)在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能,支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。
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。
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素,使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一,本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材,提升商品竞争力。
政采云基础架构团队技术专家朱海峰介绍了业务网关项目的背景和解决方案。
NSDI‘24于4月16-18日在美国加州圣塔克拉拉市举办,汇聚全球网络系统领域的专家。阿里云飞天洛神云网络的两篇论文入选,标志着其创新能力获广泛认可。其中,《Poseidon: A Consolidated Virtual Network Controller that Manages Millions of Tenants via Config Tree》介绍了波塞冬平台,该平台通过统一控制器架构、高性能配置计算引擎等技术,实现了对超大规模租户和设备的高效管理,显著提升了云网络性能与弹性。实验结果显示,波塞冬在启用EIP时的完成时间比Top 5厂商分别快1.8至55倍和2.6至4.8倍。
AI 应用开发中,总有一些让人头疼的问题:敏感信息(比如 API-KEY)怎么安全存储?模型参数需要频繁调整怎么办?Prompt 模板改来改去,每次都得重启服务,太麻烦了!别急,今天我们就来聊聊如何用 Nacos 解决这些问题。