AWS发布Ray LLM容器多节点推理方案
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AWS发布Ray LLM容器多节点推理方案
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AI 综述
2026年10月12日，AWS Machine Learning Blog 发布一篇一手教程，介绍如何使用多节点 Ray LLM Deep Learning Containers，在 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上把单个大语言模型部署到两个 GPU 节点上，并将 prefill 与 decode 分离、统一在一个 OpenAI 兼容端点之后。报道给出的前提条件包括：需要一个已启用计费的 AWS 账户；在目标区域需有足以运行两个 g6.8xlarge 实例（至少 64 vCPU）的服务配额；由于 EFA 不能跨可用区，GPU 节点组被固定在同一可用区内。报道还提示，为避免持续产生费用，应按相反顺序拆除所创建的资源。截至该报道，事件进展为方案与教程发布，尚无后续跟进报道。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月12日 23:50
用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理负载报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AWS Machine Learning Blog用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理负载
AWS 发布面向多节点部署的 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上用两个 GPU 节点部署单个大语言模型，将 prefill 与 decode 分离并统一在一个 OpenAI 兼容端点之后。
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