在分布式训练（DLC）中挂载OSS
在提交DLC训练任务时，您可以通过代码配置或挂载的方式配置OSS、NAS、CPFS或MaxCompute存储，从而方便地在训练过程中直接读写相应存储中的数据。本文为您介绍如何在DLC训练任务中进行OSS、MaxCompute、NAS或CPFS的存储配置。
分布式训练 DLC 快速入门
DLC可以快捷地创建分布式或单机训练任务。其底层基于Kubernetes，省去您手动购买机器并配置运行环境，无需改变使用习惯即可快速使用。本文以 MNIST 手写体识别为例，介绍如何使用DLC进行单机单卡训练，或多机多卡的分布式训练。
使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA能力，您只需使用特定镜像提交基于这些GPU机型的DLC任务，系统将自动在容器内挂载eRDMA网卡，从而加速分布式训练过程。
使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧：从网络检测到本地存储同步，全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
处理离线状态下的用户体验是任何现代应用开发中不可或缺的一部分。当用户在网络连接不稳定或完全断开的情况下使用应用时，仍能提供良好的用户体验至关重要。Uno Platform 作为一个强大的跨平台框架，为开发者提供了多种手段来应对这一挑战。本文将通过一个具体的案例——在线笔记应用——来探讨如何在 Uno Platform 中优雅地处理离线状态，并提供示例代码...
分布式训练：大规模AI模型的实践与挑战
1. 引言 分布式训练允许数据科学家和工程师在多个计算节点上并行执行模型训练，从而显著加快训练速度。这种方法对于处理大规模数据集尤其重要，因为单个计算设备往往无法满足内存和计算资源的需求。 2. 分布式训练的基础 2.1 数据并行 vs. 模型并行 数据并行：每个GPU或节点上运行相同模型的不同实例，并在不同的数据子集上进行训练。模型并行&...
PyTorch分布式训练：加速大规模数据集的处理
引言 随着深度学习技术的不断发展，处理大规模数据集已成为许多实际应用的常见需求。然而，单个计算设备往往无法高效地完成这些任务，因为大规模数据集的训练过程需要巨大的计算资源和时间。为了克服这一挑战，分布式训练成为了一种有效的解决方案。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具和API来支持分布式训练。本文将介绍P...
CatBoost高级教程：分布式训练与大规模数据处理
导言 CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理，并提供相应的代码示例。 安装依赖 首先，我们需要安装...
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阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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