i14与AWS分享Laplace 3B在Trainium2上的训练与推理实践
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i14与AWS分享Laplace 3B在Trainium2上的训练与推理实践
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AI 综述
i14 与 AWS 合作，借助 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，将采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 线性注意力模型移植到 AWS Trainium2，并公开了模型设计、为 Trainium2 所做的改动以及训练与推理结果。 公开的训练结果截至第 84,210 步、约 440 亿 token。AWS 博客称，由于 BF16 重结合会使编译输出与 eager 模式略有差异，在需要精确复现时应使用 eager 解码。 对于上下文增长导致服务成本上升、并发受限或 agent 内存受限的场景，i14 建议试用 Laplace 3B 或联系 AWS 账户团队评估其在 Trainium2 上的部署。
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最新进展10月21日 05:14
在 AWS Trainium2 上用原生 PyTorch 训练与部署 i14 Laplace 3B 线性注意力模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- AWS Machine Learning Blog在 AWS Trainium2 上用原生 PyTorch 训练与部署 i14 Laplace 3B 线性注意力模型
i14 与 AWS 合作，通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，将采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 线性注意力模型移植到 AWS Trainium2。
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