Erfahren Sie, wie i14 Laplace 3B, ein lineares Attention-Modell, mit nativem PyTorch auf AWS Trainium2 trainiert und bereitgestellt hat. Sein rekurrenter Zustand bleibt pro Sequenz unabhängig von der Kontextlänge fest bei 29,5 MB, wodurch der wachsende Key-Value-Cache von Transformer-Modellen vermieden und der Serving-Speicher vorhersehbar bleibt.
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Jenseits des KV-Caches: Training und Serving von i14s Laplace 3B Linear-Attention-Modell auf AWS Trainium2 mit nativem PyTorch
Erfahre, wie i14 Laplace 3B, ein lineares Attention-Modell, mit nativem PyTorch auf AWS Trainium2 trainiert und bereitgestellt hat. Sein rekurrenter Zustand bleibt unabhängig von der Kontextlänge bei 29,5 MB pro Sequenz fest, wodurch der wachsende Key-Value-Cache von Transformer-Modellen vermieden und der Serving-Speicher vorhersehbar bleibt.