双机分布式部署满血版Deepseek模型
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。
双机分布式部署满血版Deepseek模型
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
分布式计算模型和集群计算模型的区别
分布式计算模型和集群计算模型是两种常见的计算架构模式，它们虽然有一些相似之处，但也存在着一些明显的区别 一、基本概念 分布式计算模型：是指将一个大型计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到多个相互独立的计算机节点上执行，通过网络进行通信和协作，最终完成整个计算任务。集群计算模型：则是将多个计算...
计算机网络的逻辑分类：集中式与分布式模型详解
在当今数字化的世界中，计算机网络已经成为连接全球信息的关键基础设施。随着技术的发展，网络架构也经历了从简单到复杂、从单一模式到多元化模式的演变。在众多网络模型中，集中式与分布式模型因其各自独特的特性和应用场景而备受关注。本文将深入探讨这两种计算机网络模型的特点、优缺点以及应用领域。 一、集中式网络模型概述 集中式网络，顾名思义，...
我们的分布式锁模型是否可以参考将容错、成员变更逻辑转移至管控平面，最终可用性和抢锁效率等功能的思路？
我们的分布式锁模型是否可以参考将容错、成员变更等逻辑转移至管控平面，而数据平面专注于互斥、最终可用性和抢锁效率等功能的思路？
自研分布式训练框架EPL问题之帮助加速Bert Large模型的训练如何解决
问题一：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 参考回答： 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型的优势在于显著降低了算力资源需求（节省超80%），并且训练效率提升近11倍。具体来说，在480张V100 32G GPU上，EPL框架在3天内就成功完成了万亿M6模型的预训练...
(四)成为分布式高手必经之路：理解那些工作在分布式系统底层的一致性模型
引言 在分布式领域里，一致性成为了炙手可热的名词，缓存、数据库、消息中间件、文件系统、业务系统……，各类分布式场景中都有它的身影，因此，想要更好的理解分布式系统，必须要理解“一致性”这个概念。 其实关于一致性的讲述，之前聊《CAP与BASE》这两个分布式理论时也曾提及过，讲到CAP一致性是数据一致性，BASE一致性则是指状态一致性，不过当时讲的不够具体、不够体系化，更多是围绕着两个分布式理论...
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&...
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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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