Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

ТЕМА · ENTITY #21192

trn2.48xlarge

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Обучение Qwen3 на AWS Trainium с помощью torchtitan

Руководство torchtitan показывает три способа обучения Qwen3 на одном AWS Trainium trn2.48xlarge: (1) через backend Transformers v5 (AutoModelForCausalLM) с чтением/записью Hugging Face safetensors; (2) с использованием нативной реализации Qwen3Model в torchtitan через config.model_spec; (3) с добавлением MoE-ядр NKI (Neuron Kernel Interface) из torchtitan-neuron и подключением пользовательских ядер через реестр override. Пост описывает настройку окружения (контейнер Neuron PyTorch или AWS DL AMI), установку torchtitan-neuron, запуск через torchrun, загрузку/сохранение контрольных точек (safetensors) и приводит пример первого шага loss для Qwen3-4B-Instruct-2507 (6.54 из опубликованных весов против 12.43 при случайной инициализации).

5.0

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

i14 обучила и обслуживает модель Laplace 3B с линейным вниманием на AWS Trainium2 с TorchNeuron Native

i14 перенесла свой декодер Laplace 3B (3 млрд параметров, GLA с фиксированным рекуррентным состоянием 29,5 МБ) на AWS Trainium2 через TorchNeuron Native и нативные операторы PyTorch. На инстансе trn2.48xlarge команда зафиксировала примерно 120 000 токенов/с для обучения и 11 544 выходных токена/с при 1 280 конкурентных последовательностях после замены Triton‑ядра, оптимизации коллективов MuonFSDP2 и статической развертки рекуррентного прохода GLA для компилятора Trainium2.

7.0