他指出，东巴凤旅游生态革命老区需要作为一个整体项目往前推进，建设开发应同步进行。

太平洋建设董事局副主席宋少庭，涉及广西市场的各大平台董事局主席携核心经营高管参加会议暑出天山，长风万里。

8月10日至11日，在结束新疆和田的行程后，严昊主席一行马不停蹄赶往阿克苏市考察，与阿克苏多位领导会面洽谈，并视察京商集团在建项目，用实际行动践行团队大经营、领袖经大营的发展理念8月12日，新疆自治区党委统战部副部长、工商联党组书记万水一行莅临太平洋建设总部考察，严昊主席予以热情接待，双方就政企合作展开友好会谈严介和院长出席会议并发表重要讲话。8月12日至13日，华佗集团垂直管理工作专项会议在淮安庄严智库举行，集团董事局主席严宝车，集团总部及各子集团监事会、机务中心、物资中心负责人参会严介和院长出席会议并发表重要讲话。

8月12日至13日，华佗集团垂直管理工作专项会议在淮安庄严智库举行，集团董事局主席严宝车，集团总部及各子集团监事会、机务中心、物资中心负责人参会8月13日，大西洋建设2017年年中经营管理工作会议在太平洋建设总部召开，严昊主席出席会议并作重要讲话MoE Know-how此外，Skywork-MoE 还通过一系列基于 Scaling Laws 的实验，探究哪些约束会影响 Upcycling 和 From Scratch 训练 MoE 模型的好坏。

天工团队完整开源了相关的推理框架代码和安装环境，详情参见：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE结语我们希望本次开源的 Skywork-MoE 模型、技术报告和相关的实验结果可以给开源社区贡献更多的 MoE 训练经验和 Know-how，包括模型结构、超参选择、训练技巧、训练推理加速等各方面， 探索用更低的训练推理成本训更大更强的模型，在通往 AGI 的道路上贡献一点力量。在 MoE 训练的后期，我们希望 Expert 之间仍保证一定的区分度，避免 Gating 倾向为随机分发 Token，因此需要较低的 aux loss 降低纠偏。在 MoE 训练的前期，由于参数学习不到位，导致 Drop Token Rate 太高（token 分布差异太大），此时需要较大的 aux loss 帮助 token load balance。天工 3.0 还训练了 75B （Skywork-MoE-Small） 和 400B （Skywork-MoE-Large）两档 MoE 模型，并不在此次开源之列。

相较于 EP 对 GPU 数量的限制和 ETP 在千卡集群上的低效， EDP 可以较好的解决大规模分布式训练 MoE 的并行痛点，同时 EDP 的设计简单、鲁棒、易扩展，可以较快的实现和验证。训练 Infra如何对 MoE 模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战，目前社区还没有一个最佳实践。

4090 推理Skywork-MoE 是目前能在 8x4090 服务器上推理的最大的开源 MoE 模型。2024年6月3日，昆仑万维宣布开源 2 千亿稀疏大模型 Skywork-MoE ， 性能强劲， 同时推理成本更低2024年6月3日，昆仑万维宣布开源 2 千亿稀疏大模型 Skywork-MoE ， 性能强劲， 同时推理成本更低。雷峰网(公众号：雷峰网)。

天工团队完整开源了相关的推理框架代码和安装环境，详情参见：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE结语我们希望本次开源的 Skywork-MoE 模型、技术报告和相关的实验结果可以给开源社区贡献更多的 MoE 训练经验和 Know-how，包括模型结构、超参选择、训练技巧、训练推理加速等各方面， 探索用更低的训练推理成本训更大更强的模型，在通往 AGI 的道路上贡献一点力量。我们提出了非均匀的流水并行切分和重计算 Layer 分配方式，使得总体的计算/显存负载更均衡，约有 10% 左右的端到端训练吞吐提升。相较于 EP 对 GPU 数量的限制和 ETP 在千卡集群上的低效， EDP 可以较好的解决大规模分布式训练 MoE 的并行痛点，同时 EDP 的设计简单、鲁棒、易扩展，可以较快的实现和验证。开源地址：Skywork-MoE 的模型权重、技术报告完全开源，免费商用，无需申请：•模型权重下载：￮https://huggingface.co/Skywork/Skywork-MoE-base￮https://huggingface.co/Skywork/Skywork-MoE-Base-FP8•模型开源仓库：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE•模型技术报告：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-MoE/blob/main/skywork-moe-tech-report.pdf•模型推理代码：（支持 8x4090 服务器上 8 bit 量化加载推理） https://github.com/SkyworkAI/vllm模型架构：本次开源的 Skywork-MoE 模型隶属于天工 3.0 的研发模型系列，是其中的中档大小模型（Skywork-MoE-Medium），模型的总参数量为 146B，激活参数量 22B，共有 16 个 Expert，每个 Expert 大小为 13B，每次激活其中的 2 个 Expert。

一个可以遵循的经验规则是：如果训练 MoE 模型的 FLOPs 是训练 Dense 模型的 2 倍以上，那么选择 from Scratch 训练 MoE 会更好，否则的话，选择 Upcycling 训练 MoE 可以明显减少训练成本。技术创新：为了解决 MoE 模型训练困难，泛化性能差的问题，相较于 Mixtral-MoE， Skywork-MoE 设计了两种训练优化算法：1.Gating Logits 归一化操作我们在 Gating Layer 的 token 分发逻辑处新增了一个 normalization 操作，使得 Gating Layer 的参数学习更加趋向于被选中的 top-2 experts，增加 MoE 模型对于 top-2 的置信度：2.自适应的 Aux Loss有别于传统的固定系数（固定超参）的 aux loss， 我们在 MoE 训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的 aux loss 超参系数，从而让 Drop Token Rate 保持在合适的区间内，既能做到 expert 分发的平衡，又能让 expert 学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。

模型能力：我们基于目前各大主流模型评测榜单评测了 Skywork-MoE，在相同的激活参数量 20B（推理计算量）下，Skywork-MoE 能力在行业前列，接近 70B 的 Dense 模型。比较均匀切分和非均匀切分下的流水并行气泡：对于一个 24 层 Layer 的 LLM， (a) 是均匀切分成 4 个 stage，每个 stage 的 layer 数量是：[6, 6, 6, 6].(b) 是经过优化后的非均匀切分方式，切成 5 个 stage， 每个 stage 的 layer 数量是：[5, 5, 5, 5, 4] ， 在中间流水打满的阶段，非均匀切分的气泡更低。

在 MoE 训练的前期，由于参数学习不到位，导致 Drop Token Rate 太高（token 分布差异太大），此时需要较大的 aux loss 帮助 token load balance。1. Expert Data Parallel区别于 Megatron-LM 社区已有的 EP（Expert Parallel）和 ETP（Expert Tensor Parallel）设计，我们提出了一种称之为 Expert Data Parallel 的并行设计方案，这种并行方案可以在 Expert 数量较小时仍能高效的切分模型，对 Expert 引入的 all2all 通信也可以最大程度的优化和掩盖。使得模型的推理成本有近 3 倍的下降。Skywork-MoE 基于之前昆仑万维开源的 Skywork-13B 模型中间 checkpoint 扩展而来，是首个完整将 MoE Upcycling 技术应用并落地的开源千亿 MoE大模型，也是首个支持用单台 4090 服务器推理的开源千亿 MoE大模型。同时 Skywork-MoE 的总参数大小比 DeepSeekV2 的总参数大小要小 1/3，用更小的参数规模做到了相近的能力。训练 Infra如何对 MoE 模型高效的进行大规模分布式训练是一个有难度的挑战，目前社区还没有一个最佳实践。

MoE Know-how此外，Skywork-MoE 还通过一系列基于 Scaling Laws 的实验，探究哪些约束会影响 Upcycling 和 From Scratch 训练 MoE 模型的好坏。Skywork-MoE 提出了两个重要的并行优化设计，从而在千卡集群上实现了 MFU 38% 的训练吞吐，其中 MFU 以 22B 的激活参数计算理论计算量。

一个最简单的 EDP 的例子，两卡情况下 TP = 2， EP = 2， 其中 Attention 部分采用 Tensor Parallel ， Expert 部分采用 Expert Parallel2.非均匀切分流水并行由于 first stage 的 Embedding 计算和 last stage 的 Loss 计算，以及 Pipeline Buffer 的存在， 流水并行下均匀切分 Layer 时的各 stage 计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。8x4090 服务器一共有 192GB 的 GPU 显存，在 FP8 量化下（weight 占用 146GB），使用我们首创的非均匀 Tensor Parallel 并行推理方式，Skywork-MoE 可以在合适的 batch size 内达到 2200 tokens/s 的吞吐。

天工 3.0 还训练了 75B （Skywork-MoE-Small） 和 400B （Skywork-MoE-Large）两档 MoE 模型，并不在此次开源之列。在 MoE 训练的后期，我们希望 Expert 之间仍保证一定的区分度，避免 Gating 倾向为随机分发 Token，因此需要较低的 aux loss 降低纠偏。

4090 推理Skywork-MoE 是目前能在 8x4090 服务器上推理的最大的开源 MoE 模型网原创文章，未经授权禁止转载网原创文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载

网版权文章，未经授权禁止转载从5月20日开卖到5月31日，超过37000个品牌成交同比翻倍，九牧、克徕帝、箭牌、林清轩、RALPH LAUREN、韩束、BURBERRY博柏利、亚朵星球、SINSIN、丸丫、KOLON SPORT等品牌在高成交规模的基础上实现翻倍增长。

苹果、美的、海尔、茅台、小米、珀莱雅、五粮液、耐克、华为、格力、源氏木语等品牌迈入成交10亿俱乐部。淘宝天猫为商家引入全网客流，打通与抖音合作，升级与腾讯广告、知乎、B站等超200家互联网平台合作，提升商家全网获客能力，全面支持品牌增长。

截止31日晚9点，成交破亿的品牌数已经达到了185个。作为投入力度最大的一届天猫618，今年天猫在满300减50基础上，额外投入150亿红包，同时88VIP升级无限次退货包运费权益，激发消费活力。

雷峰网(公众号：雷峰网)。新消费需求带动趋势品类爆发，今年天猫618，成交规模破10亿的趋势品类超过了50个，涌现洗烘套装、登山鞋、单反镜头、微单、防晒服、电竞装备、公路自行车等成交规模10亿以上，成交同比增速超过50%的趋势品类。今年天猫618首次取消预售，现货开卖，体验最简单的一次618迎来全球品牌强势增长。5月31日晚8点，天猫618迎来第二波开卖，权益加码引发第二轮消费热潮，品牌成交再度爆发，截至31日晚9点，185个品牌在天猫618成交破亿，超过37000个品牌成交翻倍，50个趋势品类成交规模破10亿

网版权文章，未经授权禁止转载不仅如此，海尔智家还围绕研发、生产、使用等多个方面，将低碳节能融入产品全生命周期，为行业绿色低碳发展提供新路径。

对他们而言，旧家电或许已不再符合当下生活需求，承载的却是曾经度过的每一个日夜。雷峰网(公众号：雷峰网)。

一次上门即可完成拆装送，最快8小时就能焕新阳台。与之类似，焕新喵计划也是一个以旧换新的计划，通过回收旧家电循环利用制作成新猫砂盆，用于救助流浪猫。