i14与AWS分享Laplace 3B在Trainium2上的训练与推理实践
热点事件持续更新
i14与AWS分享Laplace 3B在Trainium2上的训练与推理实践
1 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
i14 与 AWS GenAIIC 团队合作，通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，将采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 线性注意力模型带到 AWS Trainium2，并保留了 Muon 优化器。双方公开了模型设计、为 Trainium2 所做的改动以及训练与推理结果。 公布的训练结果截至第 84,210 步、约 440 亿 token。推理方面，由于 BF16 reassociation 会使编译输出与 eager 模式略有差异，在需要精确可复现时应使用 eager decode。 i14 称，若上下文增长导致服务成本上升、并发下降或限制 agent 记忆，可试用 i14 或联系 AWS 账户团队评估在 Trainium2 上运行 Laplace 3B。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
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 线性注意力模型带到 AWS Trainium2，并保留了 Muon 优化器。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。