Entrenar Qwen3 en AWS Trainium con torchtitan
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Este artículo demuestra cómo entrenar el modelo Qwen3 en hardware AWS Trainium utilizando el framework torchtitan. Los autores describen tres métodos de configuración distintos: utilizar Hugging Face Transformers v5 como backend, emplear la implementación nativa de Qwen3 de torchtitan e integrar kernels de Neuron Kernel Interface (NKI) para modelos de expertos mixtos. Todos los enfoques se ejecutan en una única instancia trn2.48xlarge con 64 NeuronCores lógicos, aprovechando las interfaces estándar de PyTorch a través de TorchNeuron. La guía detalla requisitos previos específicos, incluidas las versiones de software requeridas y la configuración del entorno mediante la Amazon Machine Image (AMI) de aprendizaje profundo de AWS. Proporciona ejemplos de código para ajustar finamente a partir de pesos publicados, personalizar mecanismos de atención y adjuntar kernels NKI definidos por el usuario mediante un registro de anulación. El recorrido práctico enfatiza la verificación de la estabilidad del entrenamiento comparando métricas de pérdida y asegurando la compatibilidad de los puntos de control con los formatos de Hugging Face. Finalmente, explica estrategias de paralelismo, como el fragmentado por paralelo de datos y el paralelo de tensores, para optimizar la utilización de recursos entre los aceleradores.
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