AWS 发布 Ray Train DLC 在 EKS 上分布式训练教程
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AWS 发布 Ray Train DLC 在 EKS 上分布式训练教程
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AI 综述
AWS 发布 Ray Train 深度学习容器（DLC），并给出在 EKS 上借助 KubeRay 与 EFA 直接运行分布式训练的示例，用户无需自行构建镜像。示例用该 DLC 原样在两台 g6.12xlarge 实例的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上，以 PyTorch FSDP 微调 Qwen2.5-1.5B。 按 AWS 给出的条件，GPU 实例运行期间每小时约 9.50 美元，涵盖两台实例、EKS 控制平面和 NAT Gateway；需在至少一个可用区提供 g6.12xlarge 的区域具备 96 vCPU 的 G 系列按需配额。部署脚本 deploy_all.sh 默认不启动训练任务，需加 --train 参数才会串联执行。
AI 根据报道生成 · 5 天前更新
最新进展10月29日 02:19
在 EKS 上用 Ray Train DLC 与 EFA 做分布式训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- AWS Machine Learning Blog在 EKS 上用 Ray Train DLC 与 EFA 做分布式训练
AWS 发布 Ray Train 深度学习容器（DLC），在 EKS 上借助 KubeRay 与 EFA 直接跑分布式训练，无需自行构建镜像。
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