2024-06-24
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多环境镜像晋级/复用最佳实践

本文介绍了在应用研发场景中,如何通过阿里云服务实现镜像构建部署的高效和安全。主要关注两个实践方法来确保“所发即所测”。

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2024-05-16
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通义千问 2.5 “客串” ChatGPT4,看这篇让你分清楚

这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。

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2024-05-15
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通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式

本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。

2024-05-15
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联合XTuner,魔搭社区全面支持数据集的长文本训练

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。

2024-05-15
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Llama 3开源,魔搭社区手把手带你推理,部署,微调和评估

Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。

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2024-05-15
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全景剖析阿里云容器网络数据链路(一)—— Flannel

本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分,主要介绍Kubernetes Flannel模式下,数据面链路的转转发链路

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2024-05-15
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从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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2024-05-15
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人人都是AI大师 - Prompt工程

prompt工程不需要复杂的编程知识,人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程,不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成,不涉及图像等领域。

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2024-05-15
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大模型推理优化实践:KV cache复用与投机采样

在本文中,我们将详细介绍两种在业务中实践的优化策略:多轮对话间的 KV cache 复用技术和投机采样方法。我们会细致探讨这些策略的应用场景、框架实现,并分享一些实现时的关键技巧。

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