AWS 发布 Ray Train DLC，在 EKS 上分布式训练
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AWS 发布 Ray Train Deep Learning Container（DLC），把 CUDA、PyTorch、NCCL、EFA 用户态库、AWS OFI NCCL 插件和 Ray 打包进同一个镜像，免去团队自行构建与对齐训练容器的工作。该镜像发布在 Amazon ECR Public，示例固定使用标签 train-ml-cuda-v1.1，内含 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 相关库。 AWS 的示例用该镜像在两台 g6.12xlarge 实例的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上，以 PyTorch FSDP 微调 Qwen2.5-1.5B。镜像公开，节点拉取无需凭证，过程中不构建或推送镜像。 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。
AI 根据报道生成 · 5 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AWS Machine Learning Blog在 EKS 上用 Ray Train DLC 和 EFA 做分布式训练
AWS 发布 Ray Train Deep Learning Container（DLC），把 CUDA、PyTorch、NCCL、EFA 用户态库、AWS OFI NCCL 插件和 Ray 打包成同一个镜像，免去团队自行构建与对齐训练容器的工作。该镜像发布在 Amazon ECR Public，示例使用的标签为 train-ml-cuda-v1.1，内含 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 相关库。
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