使用 Ray Train DLCs 和 EFA 在 EKS 上进行分布式训练
Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS
精选理由
介绍如何借助 Ray Train 容器与 EFA，在 EKS 上免自建镜像实现多机多 GPU 分布式微调。
AI 摘要
Ray Train 深度学习容器内置了从 CUDA 到 EFA 的完整技术栈，因此无需自行构建镜像。本文通过一个可复现的示例，演示如何直接使用发布的容器，在 Amazon EKS 上的两个启用了 EFA 的 g6.12xlarge 实例上，利用八个 GPU 和 PyTorch FSDP 对 Qwen2.5-1.5B 进行微调。