AWS 发布基于 Ray Train 容器与 EFA 的 EKS 分布式训练示例
AWS 博客介绍，Ray Train 深度学习容器已内置从 CUDA 到 EFA 的完整软件栈，用户无需自行构建镜像。文章给出一个可复现示例：在 Amazon EKS 上使用两个启用 EFA 的 g6.12xlarge 实例，跨 8 块 GPU 以 PyTorch FSDP 微调 Qwen2.5-1.5B，并直接使用已发布的容器。
为什么值得看：对企业负责人来说，该示例展示了在云上搭建多 GPU 分布式训练环境的一种路径，可减少镜像构建与网络栈配置工作，适合评估自建模型微调的基础设施方案。但需注意这是厂商技术教程，未提供独立性能与成本数据，示例规模也较小，生产落地前应核实配额、区域可用性和总体成本。