AWS发布教程：用Ray Train DLC与EFA在EKS上做分布式训练
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AWS发布教程：用Ray Train DLC与EFA在EKS上做分布式训练
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AI 综述
AWS 发布教程，演示如何不自建镜像，直接用公开的 Ray Train Deep Learning Container（public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1）在 EKS 上通过 KubeRay 拉起集群，用 PyTorch FSDP 在两台 g6.12xlarge 实例的八块 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B。 该示例要求在提供 g6.12xlarge 的 Region 中具备 96 vCPUs 的 G 系列按需容量；GPU 实例运行期间成本约每小时 9.50 美元，涵盖两台实例、EKS 控制平面和 NAT Gateway。镜像公开，节点无需凭证即可拉取，全程无需构建或推送；在全新 Region 中完成四个步骤约需 20 到 30 分钟。
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最新进展10月29日 02:19
AWS 教程：用 Ray Train DLC 与 EFA 在 EKS 上做多机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 BlogAWS 教程：用 Ray Train DLC 与 EFA 在 EKS 上做多机分布式训练
AWS 发布教程，演示如何不自建镜像，直接用 Ray Train Deep Learning Container（public.ecr.aws/deep-learning-containers/ray:train-ml-cuda-v1.1）在 EKS 上用 KubeRay 拉起集群。
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