AWS 发布 Ray Train DLC 并演示在 EKS 上分布式微调

AWS 发布 Ray Train 深度学习容器（DLC），预装 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 及 EFA 网络栈，发布于 Amazon ECR Public 并持续维护。 AWS Machine Learning Blog 同时发布教程，演示用该 DLC 配合 KubeRay 在 EKS 上以 PyTorch FSDP 跨两台 g6.12xlarge 实例的八块 NVIDIA L4 GPU 微调 Qwen2.5-1.5B。教程称 GPU 实例运行期间成本约每小时 9.50 美元（含两台实例、EKS 控制平面和 NAT 网关），且需在至少一个可用区提供该实例型的区域申请 96 个 G 系列 vCPU 的按需配额。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。