鲁棒优化入门(4)-两阶段鲁棒优化及行列生成算法(C&CG)超详细讲解
鲁棒优化是应对数据不确定性的一种优化方法，但单阶段鲁棒优化过于保守。为了解决这一问题，引入了两阶段鲁棒优化(Two-stage Robust Optimization)以及更一般的多阶段鲁棒优化，其核心思想是将决策问题分为两个阶段。第一阶段是进行初步决策，第二阶段是根据第一阶段的决策结果制定更好的决策策略，应对数据不确定性的影响。这种方法可以降低保守性，提高鲁棒性。
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具：阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展，模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果，但训练和推理成本高，一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE（多专家混合）大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度，模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作，基于Megatron-Core MoE框架，解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题，在下游任务上取得了很好的模型效果。
免费的集群管理软件有哪些？5款主流推荐
集群管理是对多台服务器或计算节点进行协调、调度和维护的过程，核心在于资源分配、负载均衡、监控和故障恢复。常见的集群管理软件包括板栗看板、Kubernetes Dashboard、Zabbix、Prometheus + Grafana 和 Nagios Core。这些软件各有特色，适用于不同的需求场景，如项目管理、容器编排、实时监控等。选择合适的集群管理工具，可以提升团队效率，降低运营成本，确保系统稳定运行。
一文读懂分布式架构知识体系（内含超全核心知识大图）
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简单聊聊VPC和SDN/NFV
近几年，SDN和NFV是网络界的热点，那么阿里云是如何做SDN和NFV的呢？阿里云VPC又是如何实现的呢？和SDN和NFV是什么关系呢？本文将介绍相关内容。
