Qwen3 mit torchtitan auf AWS Trainium trainieren
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Dieser Artikel zeigt, wie das Qwen3-Modell auf AWS Trainium-Hardware mit dem torchtitan-Framework trainiert wird. Die Autoren stellen drei verschiedene Konfigurationsmethoden vor: die Nutzung von Hugging Face Transformers v5 als Backend, die Verwendung der nativen Qwen3-Implementierung von torchtitan und die Integration von Neuron Kernel Interface (NKI)-Kernels für Mixture-of-Experts-Modelle. Alle Ansätze laufen auf einer einzelnen trn2.48xlarge-Instanz mit 64 logischen NeuronCores und nutzen Standard-PyTorch-Schnittstellen über TorchNeuron. Der Leitfaden beschreibt detaillierte Voraussetzungen, einschließlich erforderlicher Softwareversionen und der Umgebungseinrichtung mit dem AWS Deep Learning AMI. Er bietet Codebeispiele zum Fine-Tuning von veröffentlichten Gewichten, zur Anpassung von Aufmerksamkeitsmechanismen und zum Anhängen benutzerdefinierter NKI-Kernels über ein Override-Registry. Der Durchlauf betont die Überprüfung der Trainingsstabilität durch den Vergleich von Verlustmetriken und die Sicherstellung der Checkpoint-Kompatibilität mit Hugging Face-Formaten. Abschließend werden Parallelisierungsstrategien wie Data-Parallel-Sharding und Tensor-Parallelismus erläutert, um die Ressourcennutzung über die Beschleuniger zu optimieren.
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