torchtitan के साथ AWS Trainium पर Qwen3 को ट्रेन करें
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यह लेख torchtitan फ्रेमवर्क का उपयोग करके AWS Trainium हार्डवेयर पर Qwen3 मॉडल को प्रशिक्षित करने की विधि दिखाता है। लेखकर्ता तीन अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन विधियों का उल्लेख करते हैं: बैकएंड के रूप में Hugging Face Transformers v5 का उपयोग करना, torchtitan की नेटिव Qwen3 इम्प्लीमेंटेशन को अपनाना, और मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडलों के लिए Neuron Kernel Interface (NKI) kernels को इंटीग्रेट करना। सभी दृष्टिकोण TorchNeuron के माध्यम से मानक PyTorch इंटरफेस का लाभ उठाते हुए 64 लॉजिकल NeuronCores वाले एकल trn2.48xlarge इंसटेंस पर चलते हैं। गाइड में आवश्यक सॉफ़्टवेयर वर्जन और AWS Deep Learning AMI का उपयोग करके एनवायरनमेंट सेटअप सहित विशिष्ट पूर्व शर्तों का विवरण दिया गया है। इसमें प्रकाशित वजन से फाइन-ट्यूनिंग, ध्यान तंत्र (attention mechanisms) को कस्टमाइज़ करना, और ओवरराइड रेजिस्ट्री के माध्यम से यूजर-डिफाइंड NKI kernels को जोड़ने के लिए कोड उदाहरण प्रदान किए गए हैं। यह मार्गदर्शिका हानि मेट्रिक्स (loss metrics) की तुलना करके प्रशिक्षण स्थिरता की पुष्टि और चेकपॉइंट संगति को Hugging Face फॉर्मेट के साथ सुनिश्चित करने पर जोर देती है। अंत में, यह एक्सेलेरेटर्स भर में संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने के लिए डेटा पैरलल शैर्डिंग और टेंसर पैरललिज्म जैसे पैरललिज्म रणनीतियों को समझाता है।
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