理线、穿针、落针，手指翻飞间，一幅美丽的彝族刺绣逐渐成形。前不久，在第二届全国乡村振兴职业技能大赛乡村工匠技能技艺展示交流区，彝族服饰省级代表性传承人丁兰英现场制作彝族刺绣，令观众大开眼界。丁兰英8岁开始学刺绣，2014年返乡成立刺绣加工厂，带动当地群众实现居家就业、就近就业。在乡村全面振兴主战场，越来越多农民端起“技能碗”，吃上“手艺饭”。
农业农村技能人才的使用主体是农业企业、农民合作社等，需要从实际需求出发，搞好有针对性的职业教育。在广西，广西农业职业技术大学通过学徒制、订单班等方式，面向企业培养急需的技工；在云南，当地推动乡村工匠与知名院校合作，探索建立校地合作机制，共育乡村人才。这些有益探索启示我们，应以涉农职业院校为基础、农业企业为主体、有条件的农民合作社为补充，加快构建起适合本地区的高技能农业农村人才培养体系。
培养农业农村高技能人才，既要瞄准需求，更需要找到载体。比如，一些地区结合产业特色组织开展职业技能比赛，有效带动了紧缺技能人才培养。再比如，农村非遗、传统工艺、特色技艺等领域能工巧匠，是重要的技能人才。有的地方通过支持设立技能工作室、对接引入龙头企业等方式，挖掘培养了一批高水平的乡村手工业者、传统艺人，促进了技艺传承，也带动相关产业做大做强。围绕优势传统产业、特色产业，搭平台、创机制、强抓手、建载体，高技能人才将会竞相涌现。
人才评价是人才发展的“指挥棒”。用好这一“指挥棒”，能引导更多人学习技能、提升技能、使用技能。河北顺平，近年来推行农民职称制度，在全县开展高素质农民职称评审。当地鲜桃种植能手齐金贵在拿到职称证书后，深有感触地说：“专业技术职称评审是对鲜桃种植技术的认可，同时，在评审过程中，也认识到了‘技’无止境，要想种出高品质的鲜桃，在种植管理上还需要不断提高。”加大新职业和职业标准开发力度，完善农业农村职业分类和标准体系，健全技能人才评价机制，方能更好使高技能人才队伍建设与乡村全面振兴需求相匹配。
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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。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。
昆仑万维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，使得模型的推理成本有近3倍的下降。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。
有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数凤凰体育，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。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；在MoE训练的后期，昆仑万维希望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。
区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计，昆仑万维提出了一种称之为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。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。
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。昆仑万维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/显存负载更均衡凤凰体育，约有10%左右的端到端训练吞吐提升。
Skywork-MoE是目前能在8x4090服务器上推理的最大的开源MoE模型。8x4090服务器一共有192GB的GPU显存，在FP8量化下(weight占用146GB)，使用昆仑万维首创的非均匀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。
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