Qwen2大模型微调入门实战（完整代码）
该教程介绍了如何使用Qwen2，一个由阿里云通义实验室研发的开源大语言模型，进行指令微调以实现文本分类。微调是通过在（指令，输出）数据集上训练来改善LLMs理解人类指令的能力。教程中，使用Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行微调，并借助SwanLab进行监控和可视化。环境要求Python 3.8+和英伟达显卡。步骤包括安装所需库、准备数据、加载模型、配置训练可视化工具及运行完整代码。训练完成后，展示了一些示例以验证模型性能。相关资源链接也一并提供。
基于 Megatron 的多模态大模型训练加速技术解析
Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术
Schedulerx2.0分布式计算原理&最佳实践
1. 前言
Schedulerx2.0的客户端提供分布式执行、多种任务类型、统一日志等框架，用户只要依赖schedulerx-worker这个jar包，通过schedulerx2.0提供的编程模型，简单几行代码就能实现一套高可靠可运维的分布式执行引擎。
