AWS, Ray Train DLC로 EKS 분산 학습 환경 간소화

AWS가 사전 구축된 Ray Train 딥러닝 컨테이너(DLC)를 공개해, PyTorch 분산 학습에 필요한 CUDA, NCCL, EFA, AWS OFI NCCL 플러그인 등을 직접 빌드하지 않고 그대로 사용할 수 있게 했다. 샘플 예제는 KubeRay 오퍼레이터로 Amazon EKS 위에 Ray 클러스터를 구성하고, g6.12xlarge 인스턴스 2대의 GPU 8개에서 Qwen2.5-1.5B 모델을 PyTorch FSDP로 파인튜닝하는 과정을 보여준다. 동일한 이미지 태그가 헤드와 워커 역할을 모두 수행하며, 인스턴스 종류·GPU 수·네트워크 전송 방식 등은 쿠버네티스 리소스 요청과 환경 변수로 외부에서 설정한다. AWS는 각 릴리스를 멀티노드 EFA 및 KubeRay 학습 테스트로 검증한다고 설명했다.