AWS 發布透過 EKS 結合 Ray Train 容器與 EFA 進行分散式訓練指南

AWS 介紹了在 Amazon EKS 上結合預先建置的 Ray Train 深度學習容器與 EFA 網路以簡化多節點分散式訓練的方法。該方案透過 KubeRay 管理節點 Pod，免除手動編譯 CUDA、PyTorch、NCCL 及 EFA 依賴項的流程。範例展示在兩台配備八顆 NVIDIA L4 GPU 的 g6.12xlarge 執行個體上，以 PyTorch FSDP 微調 Qwen2.5-1.5B 模型。

值得帶走的重點

• AWS 發布的 Ray Train DLC 將 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 與 EFA 網路堆疊整合於單一映像檔中，同時支援 Head 與 Worker Pod。
• 技術範例在兩台 g6.12xlarge 執行個體（共八顆 NVIDIA L4 GPU）上以 PyTorch FSDP 微調 Qwen2.5-1.5B 模型，過程中無需重新建置映像檔。