使用torchtitan在AWS Trainium上训练Qwen3
aws ·
本文演示了如何使用 torchtitan 框架在 AWS Trainium 硬件上训练 Qwen3 模型。作者介绍了三种不同的配置方法：使用 Hugging Face Transformers v5 作为后端、采用 torchtitan 原生的 Qwen3 实现，以及为混合专家（MoE）模型集成 Neuron Kernel Interface (NKI) 内核。所有方法均在配备 64 个逻辑 NeuronCores 的单台 trn2.48xlarge 实例上运行，并通过 TorchNeuron 利用标准 PyTorch 接口。指南详细说明了先决条件，包括所需的软件版本和使用 AWS Deep Learning AMI 进行环境设置。文中提供了代码示例，展示了如何从已发布的权重进行微调、自定义注意力机制，以及通过覆盖注册表附加用户定义的 NKI 内核。该教程强调通过比较损失指标来验证训练稳定性，并确保检查点与 Hugging Face 格式兼容。最后，文章解释了数据并行分片和张量并行等并行策略，以优化加速器上的资源利用率。
aws