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SGLang-Neuron 上线 AWS Deep Learning Container,支持在 Trainium 上部署大模型

AWS 通过 Deep Learning Container 正式公开提供 SGLang-Neuron,开发者可以在 AWS Trainium 芯片上用 SGLang 服务模型并生成强化学习 rollout。 SGLang-Neuron 运行在原生 PyTorch 之上,并保持与 SGLang 相同的接口,已熟悉 SGLang 的用户不需要改写代码就能把推理和 RL rollout 工作负载迁到 Trainium 实例上。AWS 将其打包进官方容器镜像,减少了针对 Neuron SDK 单独配置环境的步骤。 对训练和推理分离部署的团队来说,这提供了除 NVIDIA GPU 之外的一条服务路径;对已经使用 Trainium 做训练的企业,推理与 rollout 也可以留在同一硬件体系内完成。

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SGLang 用户现在可以直接把推理和 RL rollout 跑到 AWS Trainium 上,接口不变、原生 PyTorch、AWS 官方容器开箱即用。想在 GPU 之外降推理成本或统一训练推理硬件的团队可以试试这条路。

11 sources55° AI heatLast updated 2026/11/12 22:03:34

Evidence

11 sources
Primary sourceAWS Machine Learning Blog
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