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
R语言性能优化：提升代码运行速度的技巧
【8月更文挑战第28天】R语言的性能优化是一个复杂而细致的过程，需要综合考虑数据结构、算法、并行计算、编译以及内存管理等多个方面。通过应用上述技巧，你可以在不牺牲代码可读性和灵活性的前提下，显著提高R代码的执行效率。记住，优化是一个迭代的过程，需要不断地测试、分析和调整你的代码。
NPU上运行onnxruntime
在Ascend环境下使用onnxruntime推理时，若安装了GPU版本的onnxruntime（`onnxruntime-gpu`），可能会因缺少CUDA组件报错。正确做法是卸载`onnxruntime-gpu`，并根据官方文档适配NPU，通过源码构建支持CANN的onnxruntime whl包。具体步骤为克隆onnxruntime源码，使用`--use_cann`参数构建，并安装生成的whl包。最后，配置CANNExecutionProvider进行推理。
10分钟微调，让0.6B模型媲美235B模型！免费体验进行中
本方案介绍如何通过模型蒸馏技术，利用大参数模型生成数据并微调小参数模型（如 Qwen3-0.6B），使其在特定任务（如从一句话中提取结构化信息）中达到接近大模型的效果。通过 GPU 云服务器进行高效微调，结合魔搭社区的 ms-swift 框架，用户可快速完成模型训练与部署，显著提升推理速度并降低成本。方案包含详细步骤：数据准备、模型微调、效果验证及部署建议，并提供免费试用资源，助力开发者快速上手实践。