Entraînement et déploiement du modèle Laplace 3B sur AWS Trainium2 avec PyTorch
En bref
- Laplace 3B utilise une attention linéaire avec un état récurrent fixe de 29,5 Mo par séquence.
- Déploiement sur AWS Trainium2 avec PyTorch natif, sans dépendance externe.
- Évite l'expansion des caches clé-valeur des transformeurs, réduisant la mémoire de service.
i14 annonce avoir entraîné et déployé Laplace 3B, un modèle d'attention linéaire, sur AWS Trainium2 en utilisant nativement PyTorch. Selon l'entreprise, l'état récurrent du modèle reste fixe à 29,5 Mo par séquence, indépendamment de la longueur du contexte, évitant ainsi l'augmentation de la mémoire des caches clé-valeur des modèles de transformeurs et garantissant une mémoire de service prévisible.
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