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AWS 发布 Ray Train DLC 在 EKS 上分布式训练教程

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先了解这件事

AI 综述

AWS 发布了一篇教程，介绍如何用其 Ray Train 深度学习容器镜像（public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1）在 EKS 上做多节点 PyTorch FSDP 训练，镜像内置 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。教程示例按镜像原样使用，在两台 g6.12xlarge 实例的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B。运行条件包括：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；需要 96 vCPU 的 G 系列按需配额，且所在区域至少有一个可用区提供该机型。deploy_all.sh 默认不运行训练任务；vX.Y 标签会随安全重建更新。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

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

02:19
AWS Machine Learning Blog
在 EKS 上用 Ray Train DLC 和 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 及 EFA 与 AWS OFI NCCL 插件，无需自行构建镜像。

本事件热度走势

可比范围当前: 3
可比范围峰值: 1010月29日 03:00
近 24 小时变化: -50%

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。