Addestrare Qwen3 su AWS Trainium con torchtitan
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Questo articolo illustra come addestrare il modello Qwen3 su hardware AWS Trainium utilizzando il framework torchtitan. Gli autori delineano tre metodi di configurazione distinti: l'utilizzo di Hugging Face Transformers v5 come backend, l'impiego dell'implementazione nativa Qwen3 di torchtitan e l'integrazione dei kernel Neuron Kernel Interface (NKI) per i modelli mixture-of-experts. Tutti gli approcci vengono eseguiti su un'istanza singola trn2.48xlarge con 64 NeuronCores logici, sfruttando le interfacce standard PyTorch tramite TorchNeuron. La guida dettaglia i prerequisiti specifici, incluse le versioni del software richieste e la configurazione dell'ambiente mediante l'AWS Deep Learning AMI. Fornisce esempi di codice per il fine-tuning a partire da pesi pubblicati, la personalizzazione dei meccanismi di attenzione e l'attaccamento di kernel NKI definiti dall'utente attraverso un registro di override. Il walkthrough sottolinea la verifica della stabilità dell'addestramento confrontando le metriche di perdita e assicurando la compatibilità dei checkpoint con i formati Hugging Face. Infine, spiega le strategie di parallelismo, come lo sharding parallelo sui dati e il parallelismo tensoriale, per ottimizzare l'utilizzo delle risorse sugli acceleratori.
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