i14 在 Trainium2 上训练部署 Laplace 3B
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i14 在 Trainium2 上训练部署 Laplace 3B
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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 模型移植到 AWS Trainium2，训练和推理均保留 GLA 结构与 Muon 优化器。 AWS 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 记忆受限的情况，AWS 建议试用 i14 或联系其客户团队评估在 Trainium2 上运行 Laplace 3B。
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最新进展10月21日 05:14
i14 与 AWS 如何在 Trainium2 上用原生 PyTorch 训练和部署 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 Blogi14 与 AWS 如何在 Trainium2 上用原生 PyTorch 训练和部署 Laplace 3B 线性注意力模型
i14 与 AWS 合作，通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持，把采用 Gated Linear Attention 的 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2，保留了 GLA 结构和 Muon 优化器。
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