本文へスキップ
注目のストーリー進行中

AWS、EKS上の分散学習向けRay Train DLCを公開

1件の報道1件のソース3 時間前更新

これまでの経緯

報道より

Ray Train DLCは、PyTorch、CUDA、NCCL、EFAネットワークスタック、Rayを一体で検証済みのコンテナイメージで、ビルドなしで複数ノードの分散学習に使える。本サンプルでは、この公開イメージをそのまま用い、2台のg6.12xlargeインスタンス上の8基のNVIDIA L4 GPUでQwen2.5-1.5BをPyTorch FSDPによりファインチューニングする。クラスター構成はRayClusterマニフェストと変数ファイルのみで定義され、EFAはPodがリクエストすればノード間通信に利用される。

AWS Machine Learning Blogより

報道タイムライン

報道を追って、ストーリーのさまざまな側面を確認しましょう。

10月29日
  1. AWS Machine Learning Blog
    Ray Train DLCとEFAでEKS上の分散学習を行う方法

    Ray Train DLCは、PyTorch、CUDA、NCCL、EFAネットワークスタック、Rayを一体で検証済みのコンテナイメージで、ビルドなしで複数ノードの分散学習に使える。本サンプルでは、この公開イメージをそのまま用い、2台のg6.12xlargeインスタンス上の8基のNVIDIA L4 GPUでQwen2.5-1.5BをPyTorch FSDPによりファインチューニングする。クラスター構成はRayClusterマニフェストと変数ファイルのみで定義され、EFAはPodがリクエストすればノード間通信に利用される。

このニュースの注目度の推移

推移を表示するための継続的な観測データがまだ足りません。