Entrenamiento distribuido con Ray Train DLC y EFA en EKS
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Este artículo detalla un método para realizar entrenamiento distribuido de PyTorch en Amazon EKS utilizando Deep Learning Containers (DLCs) de Ray Train y el Adaptador de Red Elástica (EFA). Los autores explican que el principal cuello de botella al escalar el entrenamiento suele ser la gestión de las dependencias complejas de los contenedores, en lugar del código del modelo en sí. Para resolverlo, AWS proporciona DLCs preconstruidos que agrupan componentes necesarios como CUDA, NCCL y las bibliotecas de EFA, eliminando la necesidad de construir imágenes personalizadas. La solución utiliza KubeRay para gestionar la estructura del clúster de Ray dentro de Kubernetes, definiendo pods de cabeza y trabajadores mediante un único manifiesto. Una implementación de ejemplo demuestra el ajuste fino del modelo Qwen2.5-1.5B a través de ocho GPUs NVIDIA L4 utilizando Parallelismo de Datos Totalmente Fragmentado (Fully Sharded Data Parallelism). Al configurar variables de entorno y solicitudes de recursos externamente, los usuarios pueden aprovechar EFA para una comunicación inter-nodo de alta velocidad sin modificar la imagen del contenedor. Este enfoque garantiza un entrenamiento reproducible y escalable, reduciendo la carga operativa asociada con el mantenimiento de la infraestructura.
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