AWS 发布 Ray Train DLC 在 EKS 上训练示例
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AWS 发布 Ray Train DLC 在 EKS 上训练示例
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AI 综述
AWS 发布 Ray Train DLC 镜像（public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1），内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 网络栈，用户无需自行构建镜像。AWS 同时给出在 EKS 上使用该镜像的示例：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，运行该示例需在提供 g6.12xlarge 的可用区申请 96 个 G 系列按需 vCPU 配额；GPU 实例运行期间每小时约 9.50 美元，涵盖两台实例、EKS 控制面和 NAT Gateway。镜像为公开镜像，节点拉取无需凭证。 AWS 说明，部署脚本 deploy_all.sh 默认不执行训练任务，训练需另行启动。
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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 DLC 镜像（public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1），内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 网络栈，无需自行构建镜像。
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