AWS 发布 Ray LLM 容器支持 EKS 多节点推理
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AWS 发布 Ray LLM 容器支持 EKS 多节点推理
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AI 综述
AWS 发布 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上把单个大语言模型跨两个 GPU 节点部署，将 prefill 与 decode 分离到不同节点并共用同一个 OpenAI 兼容端点。该容器内置 vLLM、Ray Serve LLM、NIXL 和 EFA 堆栈，整个服务应用只需一段 YAML，无需编写 handler 或构建自定义镜像。 按 AWS 介绍，使用需启用计费的 AWS 账户，并在目标区域具备运行两个 g6.8xlarge 实例（至少 64 vCPU）的服务配额；由于 EFA 不能跨可用区，GPU 节点组须固定在同一可用区内。AWS 还提示，为避免持续计费，应按相反顺序拆除资源。
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最新进展10月12日 23:50
如何用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AWS Machine Learning Blog如何用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理
AWS 发布 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上把单个大语言模型跨两个 GPU 节点部署，将 prefill 与 decode 分离到不同节点并共用同一个 OpenAI 兼容端点。该容器内置 vLLM、Ray Serve LLM、NIXL 和 EFA 堆栈，整个服务应用只需一段 YAML，无需编写 handler 或构建自定义镜像。
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