在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练 | AI Archive

在 EKS 上使用 Ray Train DLC 和 EFA 进行分布式训练

aws · 2026-10-28T18:19:54+00:00

本文详细介绍了在 Amazon EKS 上使用 Ray Train 深度学习容器 (DLC) 和弹性 fabric 适配器 (EFA) 进行分布式 PyTorch 训练的方法。作者指出，扩展训练的主要瓶颈通常在于管理复杂的容器依赖关系，而非模型代码本身。为解决这一问题，AWS 提供了预构建的 DLC，其中捆绑了 CUDA、NCCL 和 EFA 库等必要组件，从而无需自定义构建镜像。该方案利用 KubeRay 在 Kubernetes 中管理 Ray 集群结构，通过单个清单定义头节点和工作节点 Pod。示例实现展示了使用完全分片数据并行 (FSDP) 在八块 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B 模型。通过外部配置环境变量和资源请求，用户可以在不修改容器镜像的情况下利用 EFA 实现高速节点间通信。这种方法确保了可复现且可扩展的训练过程，同时降低了与基础设施维护相关的运营开销。