AWS发布Ray Train DLC，在EKS上用EFA做分布式训练

AWS 发布了 Ray Train 深度学习容器（DLC），预集成 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 网络栈，镜像托管在 Amazon ECR Public，用户无需自行构建。AWS 同时给出在 EKS 上使用该镜像的示例：在两台 g6.12xlarge 实例的 8 块 NVIDIA L4 GPU 上，以 PyTorch FSDP 微调 Qwen2.5-1.5B。 运行条件方面，AWS 称两台实例需在至少一个可用区提供 g6.12xlarge 的区域内申请 96 vCPU 的 G 系列按需配额；GPU 实例运行期间，连同 EKS 控制平面和 NAT Gateway，每小时约花费 9.50 美元。AWS 还说明，deploy_all.sh 默认不会启动训练任务。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

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