Distributed training with Ray Train DLCs and EFA on EKS
在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练
要点导读
- 使用 Ray Train DLC 免构建镜像
- 在 EKS 上跨 8 GPU 分布式训练
- 微调 Qwen2.5-1.5B 模型
- 利用 EFA 加速网络通信
原文摘要 · 中英对照
The Ray Train Deep Learning Container ships the full CUDA-through-EFA stack, so you build no image. This post walks through a reproducible sample that fine-tunes Qwen2.5-1.5B with PyTorch FSDP across eight GPUs on two EFA-enabled g6.12xlarge instances on Amazon EKS, using the container exactly as published.
Ray Train 深度学习容器附带完整的从 CUDA 到 EFA 的软件栈，因此您无需构建镜像。本文介绍一个可复现的示例：在 Amazon EKS 上使用两个支持 EFA 的 g6.12xlarge 实例，通过 PyTorch FSDP 在八个 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B，并直接使用已发布的容器。
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原文来源：AWS 机器学习博客（aws.amazon.com）。本页摘要与要点整理自公开来源，版权归原作者所有，完整内容请阅读原文。
