AWS发布Ray Train DLC简化EKS分布式训练
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AWS发布Ray Train DLC简化EKS分布式训练
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AI 综述
AWS推出预集成PyTorch、Ray 2.58.0及EFA网络栈的Ray Train Deep Learning Container (DLC)镜像，旨在消除构建复杂容器环境的负担，简化在Amazon EKS上进行分布式训练的流程。 该博客通过一个具体案例演示了如何使用此DLC：利用PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP)技术，在两台g6.12xlarge实例（共八块NVIDIA L4 GPU）上微调Qwen2.5-1.5B模型。教程指出，运行该示例每小时成本约为9.50美元（涵盖GPU实例、EKS控制平面及NAT网关），且需要账户具备至少96个vCPU的G系列按需配额，并在提供相应可用区的AWS区域中部署。
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最新进展10月29日 02:19
AWS 发布 Ray Train DLC 镜像以简化 EKS 上的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 BlogAWS 发布 Ray Train DLC 镜像以简化 EKS 上的分布式训练
AWS 推出 Ray Train Deep Learning Container (DLC) 镜像，预集成 PyTorch、Ray 2.58.0 及 EFA 网络栈，消除构建复杂容器环境的负担。
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