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
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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
- AWS Machine Learning BlogRay 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。
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