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在AWS上进行基础模型训练与推理的核心构建模块

信息来源:Hugging Face:Blog(RSS)·
原始标题:Building Blocks for Foundation Model Training and Inference on AWS

内容摘要

本文面向使用开源框架的机器学习工程师,阐述了AWS如何为大规模基础模型的全生命周期提供核心基础设施。其核心是三大紧密集成的组件:配备多代NVIDIA GPU(如H100、H200及新一代Blackwell B200/B300)的大显存加速计算实例;用于集体通信的高带宽、低延迟网络(节点内NVLink与节点间EFA);以及可扩展的分布式存储。这些基础设施与Slurm/Kubernetes等资源编排系统、PyTorch/JAX等ML框架协同,共同支撑预训练、后训练和推理工作负载,并可通过Prometheus/Grafana实现全栈可观测性。
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