AWS 展示了在 EKS 上使用 Ray Train 容器和 EFA 进行分布式 PyTorch 训练

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AI 综述

AWS 展示了如何在 Amazon EKS 上使用其发布的 Ray Train 深度学习容器、KubeRay 和弹性网络适配器（EFA）进行分布式 PyTorch 训练，无需构建自定义容器。该示例在两台 g6.12xlarge 实例上的八块 NVIDIA L4 GPU 上，使用完全分片数据并行（FSDP）运行 Qwen2.5-1.5B，并通过随机 token 批次验证训练以及节点间通信。该指南涵盖集群部署、传输验证、工作负载配置和清理。演示使用合成输入验证训练设置和跨节点通信。

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最新进展10月29日 02:19

在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练 AWS Machine Learning Blog

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今日还有哪些重要变化Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，具备网络安全和长时程能力

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10月29日

02:19
AWS Machine Learning Blog
在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练
AWS 演示了如何在 EKS 上使用其已发布的 Ray Train DLC、KubeRay 和 EFA 进行分布式 PyTorch 训练，无需构建自定义容器。该示例使用 FSDP，在两台 g6.12xlarge 实例上的八块 NVIDIA L4 GPU 上运行 Qwen2.5-1.5B，并使用随机 token 批次验证训练和跨节点通信。本指南涵盖集群部署、传输验证、工作负载配置和清理。

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