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English(EN) Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers

AWS 通过新的 Ray 容器简化多节点 LLM 推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

AWS 推出了新的 Ray LLM 深度学习容器，旨在简化大型语言模型在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上的多 GPU 节点部署。这些容器捆绑了 Ray Serve、NVIDIA Inference Transfer Library 和 Elastic Fabric Adapter 堆栈，提供与 OpenAI 兼容的 API，无需自定义应用程序代码。这种设置实现了分离式推理，将计算密集型的预填充阶段与内存带宽受限的解码阶段分开，以提高性能和可预测性，尤其适用于高并发多轮对话工作负载。 AI

影响 简化了跨多个 GPU 的大型语言模型部署，可能降低复杂推理任务的门槛。

排序理由 这是来自云服务提供商关于 LLM 推理工具的产品公告，而不是新的前沿模型发布。

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AWS 通过新的 Ray 容器简化多节点 LLM 推理

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报道来源 [2]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Ananth Raghavendra ·

    使用 Ray LLM 深度学习容器运行多节点推理工作负载

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  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

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