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训练效率提升100%!阿里云后训练全栈解决方案发布实录

演讲人:魏博文(阿里云计算平台大数据AI解决方案总监) 演讲主题:阿里云后训练解决方案 活动:甲子光年围炉夜话-后训练技术闭门会 目前大模型能力已经足够优秀,模型后训练作为大模型落地的重要一环,能显著优化模型性能,适配特定领域需求。相比于模型预训练,后训练阶段对计算资源和数据资源需求更小,更易迭代,为大语言模型提供了针对特定业务场景调优的能力,打通了通用大模型到垂直领域应用的"最后一公里"。 阿里云大数据 AI 平台重磅发布大模型后训练解决方案,通过全栈 AI 能力 ,为企业提供从算力到平台的"后训练"一体化支撑 。凭借稳定、高效、全能的产品特性,让企业从容面对大模型后训练阶段复杂的系统性工程挑战。使用阿里云大数据 AI 平台大模型后训练解决方案,实现训练效率100%的提升,有效助力大模型后训练技术在各行各业的落地。 一、后训练技术持续演进过程中的行业现状 在 AI 加速重塑千行百业的浪潮中,作为提升模型业务适配力的关键步骤,"后训练"的技术持续处于演进中。大模型技术架构逐渐从 Dense 转向 MoE,混合精度训练从 BF16 向 FP8 迁移,强化学习(RL)技术也在各行各业中尝试...

TDMQ RocketMQ 版秒级定时消息原理解析

导语 随着分布式系统架构的普及,消息队列已成为支撑大规模、高并发在线业务的核心组件之一。腾讯云消息队列 RocketMQ 版作为一款高性能、高可靠的消息中间件,通过提供稳定、低延迟的消息服务,帮助企业轻松应对业务洪峰、实现系统解耦。 最初的消息队列只支持简单的在线消息收发,但随着业务场景的丰富,越来越多的需求涌现,例如订单超时处理、轻量级延时任务调度、定时通知推送等场景,这些场景都要求消息能够延迟消费。为此,消息队列技术不断演进,最初 Apache RocketMQ 实现了多级别延时消息,但是无法满足更灵活的延时场景,因此演进为文件版定时消息时间轮,到腾讯云消息队列 RocketMQ 版也推出 RocksDB 版本定时消息多级时间轮,最终实现了高吞吐场景下定时消息场景的精准调度。 本文将带您深入探索 TDMQ RocketMQ 版秒级定时消息的实现原理: 首先从典型业务场景切入,看看定时消息在分布式定时调度、电商等场景的应用; 接着回顾定时消息的技术演进历程,了解定时消息如何从基础延时功能发展为高精度调度系统; 最后,深入核心架构设计,解析定时消息技术原理,并介绍腾讯云基于 Rocks...

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