AWS 发布 Ray Train DLC 及 EKS 分布式训练教程
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AWS 发布 Ray Train DLC 及 EKS 分布式训练教程
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AI 综述
AWS 发布 Ray Train Deep Learning Container，并在 Amazon ECR Public 以 train-ml-cuda-v1.1 标签提供，内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 与 AWS OFI NCCL 插件，用户无需自行构建镜像。配套教程演示在 EKS 上使用该镜像，通过 PyTorch FSDP 在两台 g6.12xlarge 的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B。 教程给出的条件包括：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 的区域预留 96 个 G 系列按需 vCPU。由于 EFA 流量不跨可用区，脚本将两台实例放在同一可用区。deploy_all.sh 默认不运行训练任务。
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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 Deep Learning Container，在 Amazon ECR Public 以 train-ml-cuda-v1.1 标签提供，内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 与 AWS OFI NCCL 插件，无需自行构建镜像。
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