AWS 发布在 Trainium 上训练 Qwen3 的教程
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AWS 发布在 Trainium 上训练 Qwen3 的教程
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何在单台 trn2.48xlarge 上用 torchtitan 训练 Qwen3-4B-Instruct-2507。教程称，torchtitan 通过 TorchNeuron 把 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备，示例以 64 个逻辑 NeuronCore 启动训练。 教程给出三种配置：以 Transformers v5 作为建模后端、使用 torchtitan 原生 Qwen3 实现，以及在原生实现上叠加 NKI MoE kernel 的版本。三种配置共用同一套 torchrun 启动方式和配置结构。 按教程操作需使用单台 trn2.48xlarge，并选用 AWS Deep Learning AMI for Neuron 或 Neuron PyTorch 训练容器。序列长度须设为 128×LNC 的整数倍，LNC 为 2 时即 256。若需保留检查点，应在清理前将其复制到持久存储。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月22日 04:00
在 AWS Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AWS Machine Learning Blog在 AWS Trainium 上用 torchtitan 训练 Qwen3
在单台 trn2.48xlarge 上，torchtitan 可通过 TorchNeuron 将 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备，并以三种配置训练 Qwen3-4B-Instruct-2507：Transformers v5 作为建模后端、torchtitan 原生 Qwen3 实现，以及叠加 NKI MoE kernel 的版本。三种配置共用同一 torchrun 启动方式和配置结构，示例以 64 个逻辑 NeuronCore 启动训练。
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