Распределенное обучение с использованием Ray Train DLC и EFA на EKS
aws ·
В этой статье описывается метод распределенного обучения PyTorch на Amazon EKS с использованием Ray Train Deep Learning Containers (DLC) и Elastic Fabric Adapter (EFA). Авторы объясняют, что основным узким местом при масштабировании обучения обычно является управление сложными зависимостями контейнеров, а не сам код модели. Для решения этой проблемы AWS предоставляет предварительно собранные DLC, которые включают необходимые компоненты, такие как библиотеки CUDA, NCCL и EFA, что устраняет необходимость создания пользовательских образов. Решение использует KubeRay для управления структурой кластера Ray в Kubernetes, определяя головные и рабочие поды через единый манифест. Пример реализации демонстрирует дообучение модели Qwen2.5-1.5B на восьми графических процессорах NVIDIA L4 с использованием Fully Sharded Data Parallelism. Настраивая переменные окружения и запросы ресурсов извне, пользователи могут использовать EFA для высокоскоростной связи между узлами без изменения образа контейнера. Этот подход обеспечивает воспроизводимое и масштабируемое обучение, снижая операционные затраты, связанные с обслуживанием инфраструктуры.
aws