AWS 发布在 EKS 上用 Ray Train DLC 训练教程
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AWS 发布在 EKS 上用 Ray Train DLC 训练教程
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AI 综述
AWS 发布教程，演示在 EKS 上使用其发布的 Ray Train 深度学习容器（DLC）做分布式训练。该容器镜像标签为 train-ml-cuda-v1，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；示例用该镜像在两台 g6.12xlarge 的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上以 PyTorch FSDP 微调 Qwen2.5-1.5B。 按教程，GPU 实例运行期间每小时约花费 9.50 美元，含两台实例、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 配额。deploy_all.sh 默认不启动训练任务；vX.Y 标签会随安全重建更新。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月29日 02:19
在 EKS 上用 Ray Train DLC 和 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 和 EFA 做分布式训练
AWS 发布 Ray Train 深度学习容器（DLC），镜像标签为 train-ml-cuda-v1.1，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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- 1010月29日 03:00
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