Laplace 3B在Trainium2上的训练与推理实践
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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，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，并保留其GLA设计与Muon优化器。 在推理方面，GenAIIC团队使用未经修改的vLLM引擎，在单个trn2.48xlarge实例上以1280个并发序列实现了每秒11544个输出token。训练结果截至第84210步，约440亿token。 AWS称，若BF16重关联导致编译输出与eager模式有细微差异，需精确复现时应使用eager解码；若上下文增长推高服务成本、降低并发或限制代理内存，可联系AWS账户团队评估Laplace 3B在Trainium2上的表现。
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最新进展10月21日 05:14
i14 的 Laplace 3B 线性注意力模型如何在 AWS Trainium2 上用原生 PyTorch 训练与推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- AWS Machine Learning Blogi14 的 Laplace 3B 线性注意力模型如何在 AWS Trainium2 上用原生 PyTorch 训练与推理
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，并保留其 GLA 设计与 Muon 优化器。
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