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。
ICLR 2025 | EDiT：一种基于 Local SGD 策略的大模型高效分布式训练方法
目前的分布式训练方法面临通信瓶颈、慢节点和缺乏弹性等问题。虽然研究者针对性地提出了 Local SGD 方法，但受限于额外的内存开销以及缺乏对效率和稳定性的考虑，其仅在小规模模型的训练中有效。因此，我们提出了 EDiT (Efficient Distributed Training) 方法，将 Local SGD 方法与模型划分技术结合以提高大模型训练效率。EDiT 引入了层级同步策略、虚拟梯度....
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。
【AI大模型】分布式训练：深入探索与实践优化
在人工智能的浩瀚宇宙中，AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景，正引领着技术创新的浪潮。然而，随着模型参数的指数级增长，传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术，正逐渐成为AI研发中的标配。本文将深入探讨分布式训练的核心原理、技术细节、面临的挑战以及优化策略，并拓展一些相关的前沿知识点。 一、分布式训练的核心原理 分布式训练的核心在于将大规模的数据...
LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南
LLM 大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南 1.微调（Supervised Finetuning） 指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现”出来，进行其他类型的任务，如问答类型的任务。一般指令微调阶段对...
清华发布SmartMoE：一键实现高性能MoE稀疏大模型分布式训练
PACMAN 实验室探索大模型分布式训练系统再出新成果。2023 年 7 月，清华大学计算机系 PACMAN 实验室发布稀疏大模型训练系统 SmartMoE，支持用户一键实现 MoE 模型分布式训练，通过自动搜索复杂并行策略，达到开源 MoE 训练系统领先性能。同时，PACMAN 实验室在国际顶级系统会议 USENIX ATC’23 发表长文，作者包括博士生翟明书、何家傲等，通讯作者为翟季冬教授....
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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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