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更轻松、高效、经济的LLaMA训练——开源大模型训练框架Megatron-LLaMA
9月12日,淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架——Megatron-LLaMA,旨在让技术开发者们能够更方便地提升大语言模型训练性能,降低训练成本,并保持和LLaMA社区的兼容性。测试显示,在32卡训练上,相比HuggingFace上直接获得的代码版本,Megatron-LLaMA能够取得176%的加速;在大规模的训练上,Megatron-LLaMA相比较32卡拥有几乎线性的扩展性,且对网络不稳定表现出高容忍度。目前Megatron-LLaMA已在开源社区上线。开源地址:https://github.com/alibaba/Megatron-LLaMA
图解MongoDB集群部署原理(3)
MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点、配置文件存储结点和路由接入结点。
Flink_state 的优化与 remote_state 的探索
bilibili 资深开发工程师张杨,在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。
龙蜥白皮书精选:云原生混部资源隔离技术
不论是源码透明度,还是技术深度,以及场景的广度,龙蜥在资源隔离技术都是用户第一选择。
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