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AWS, Ray Train DLC로 EKS 분산 학습 환경 간소화

AWS ML Blog·2026-10-28영문 원문

요약

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.

큐레이터 노트

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그동안 팀마다 따로 맞춰야 했던 CUDA·NCCL·EFA 조합을 하나의 공식 컨테이너로 통합해, 네트워크 설정 불일치로 NCCL이 저속 모드로 떨어지는 문제를 줄이려는 시도로 보인다.

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파인튜닝
사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 작업이나 도메인의 데이터로 추가 학습시켜 성능과 응답 방식을 맞춤화하는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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