Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用

主要观点总结

文章介绍了阿里云人工智能平台PAI在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方面的技术实践，重点介绍了基于PAI的强化学习框架的使用和优势。文中详细描述了四个主流的强化学习开源框架（Cosmos-RL、Ray、VeRL）在PAI上的使用及优势，并介绍了PAI-DLC平台的特性和优势。文章还强调了开源的强化学习框架与云平台结合能推动创新活力，助力大模型应用。

关键观点总结

关键观点1: 阿里云人工智能平台PAI的技术实践

介绍了PAI在强化学习等领域的技术实践及产晶能力

关键观点2: 强化学习开源框架介绍

详细介绍了Cosmos-RL、Ray、VeRL等强化学习开源框架的特点和优势

关键观点3: PAI-DLC平台的特性和优势

介绍了PAI-DLC平台的分布式计算能力、易用性、高可用性等特点和优势

关键观点4: 开源框架与云平台结合的价值

强调了开源的强化学习框架与云平台结合能推动创新活力，助力大模型应用

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