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....
ICLR 2024 Spotlight：连续数值分布式表征加持，浙大UIUC让语言模型擅长表格预测
在机器学习领域，表征学习（Representation Learning）是理解和表示数据的关键步骤。对于表格数据，传统的机器学习方法如决策树、随机森林等在处理高维、稀疏和异构数据方面表现出色。然而，随着深度学习的兴起，研究者开始探索如何将神经网络应用于表格数据，以利用其强大的特征学习能力。 然而&...
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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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