i14与AWS在Trainium2上训练推理Laplace 3B
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i14与AWS在Trainium2上训练推理Laplace 3B
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AI 综述
i14 与 AWS GenAIIC 团队合作，借助 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，把采用门控线性注意力（GLA）的 Laplace 3B 模型移植到 AWS Trainium2，并保留其 GLA 设计与 Muon 优化器，同时分享训练与推理的工程实践及结果。 已公布的训练结果截至第 84,210 步、约 440 亿 token。由于 BF16 重结合会使编译输出与 eager 模式略有差异，i14 与 AWS 称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 与 AWS 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
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（GLA）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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