تضيف AWS Neuron 2.33 دعم PyTorch الأصلي وNeuron Observer وميزات جديدة أخرى
تتوفر AWS Neuron 2.33 الآن، حيث تقدم TorchNeuron، واجهة PyTorch الخلفية الأصلية لـ AWS Trainium، في الإصدار التجريبي العام. يمكنك تشغيل النماذج المكتوبة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات PyTorch القياسية على مثيلات Amazon EC2 Trn2 وTrn3، في وضع المتحمس أو باستخدام torch.compile. يقدم هذا الإصدار أيضًا Neuron Observer في الإصدار التجريبي العام، والذي يكتشف المشكلات الصحية لـ Trainium في أقل من ثانية ويحدد العقدة أو الجهاز المصاب.
تتم ترقية المكون الإضافي لـ vLLM Neuron إلى vLLM 0.29.0، وأصبح المكون الإضافي vLLM Omni Neuron لإنشاء فيديو Wan2.2 الآن جزءًا من إصدار Neuron. كلاهما يدعم تجميع PyTorch الأصلي من خلال TorchNeuron. تتضمن AMI الخاصة بالتعلم العميق الجديدة من Neuron وحاوية التعلم العميق لتدريب PyTorch TorchNeuron وPyTorch 2.14 وTorchTitan. يفتح مستكشف Neuron ملفات التعريف التي تم التقاطها باستخدام torch.profiler. من لقطة ذاكرة PyTorch، فإنها تنسب الآن التخصيصات إلى خطوط مصدر Python التي صنعتها، لتصحيح أخطاء نفاد الذاكرة في الوضع الحثيث.
يمكن الآن للأنوية المكتوبة باستخدام واجهة Kernel العصبية (NKI) استخدام لغة Python الكاملة للبرمجة الوصفية، بما في ذلك المولدات ووراثة الفئة. تضيف مكتبة NKI 25 نواة تجريبية جديدة، بما في ذلك أنوية لـ DeepSeek-V3.2 وQwen3.5 وKimi Delta Attention.
للبدء، راجع الموارد التالية: