i14가 네이티브 PyTorch를 사용하여 AWS Trainium2에서 선형 어텐션 모델인 Laplace 3B를 학습하고 서빙한 방법을 알아보세요. 이 모델의 순환 상태는 컨텍스트 길이에 관계없이 시퀀스당 29.5 MB로 고정되어, 트랜스포머 모델의 증가하는 키-값 캐시를 피하고 서빙 메모리를 예측 가능하게 유지합니다.
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KV 캐시를 넘어서: 네이티브 PyTorch를 사용하여 AWS Trainium2에서 i14의 Laplace 3B 선형 어텐션 모델 학습 및 서빙하기
i14이 네이티브 PyTorch를 사용하여 AWS Trainium2에서 선형 어텐션 모델인 Laplace 3B를 학습하고 서빙한 방법을 알아보세요. 이 모델의 순환 상태는 컨텍스트 길이와 관계없이 시퀀스당 29.5 MB로 고정되어, 트랜스포머 모델의 증가하는 키-값 캐시를 피하고 서빙 메모리를 예측 가능하게 유지합니다.