AWS 发布 Ray Train DLC，在 EKS 上分布式训练
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AWS 发布 Ray Train DLC，在 EKS 上分布式训练
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AI 综述
AWS 发布 Ray Train DLC 镜像 train-ml-cuda-v1.1，内置 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 以及 EFA 与 AWS OFI NCCL 插件，用户无需自行构建镜像。 AWS 的教程用该镜像在 EKS 上微调 Qwen2.5-1.5B：通过 PyTorch FSDP 跨两台 g6.12xlarge 实例的 8 块 NVIDIA L4 GPU 运行。示例固定使用当前次版本 train-ml-cuda-v1.1，以保证集群可复现；vX.Y 标签会随安全重建更新。 按 AWS 给出的条件，运行需在至少一个可用区提供 g6.12xlarge 的区域申请 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 控制平面和 NAT Gateway。
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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
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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（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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