---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "2bac06729e105b98ea93b42aa5648544ad0173a64acf19342ea065959e51521e"
canonical_url: "https://aidr.today/2bac0672?lang=vi"
title: "Huấn luyện phân tán với Ray Train DLCs và EFA trên EKS"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-28T18:19:54.000Z"
category: "Frameworks"
topics: ["amazon","llm","framework"]
source_urls: ["https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/distributed-training-with-ray-train-dlcs-and-efa-on-eks/"]
summary: "Ray Train Deep Learning Container mang theo toàn bộ stack CUDA-through-EFA nên không cần xây dựng image. Bài viết này trình bày một mẫu có thể tái tạo để fine-tune Qwen2.5-1.5B bằng PyTorch FSDP trên tám GPUs trên hai instance g6.12xlarge được EFA-enabled trên Amazon EKS, sử dụng container y hệt như đã công bố, với các thành phần Ray Train DLCs và EFA."
---

# Huấn luyện phân tán với Ray Train DLCs và EFA trên EKS

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/2bac0672?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-28T18:19:54.000Z
**Category:** Frameworks
**Topics:** amazon, llm, framework

## Summary

Ray Train Deep Learning Container mang theo toàn bộ stack CUDA\-through\-EFA nên không cần xây dựng image\. Bài viết này trình bày một mẫu có thể tái tạo để fine\-tune Qwen2\.5\-1\.5B bằng PyTorch FSDP trên tám GPUs trên hai instance g6\.12xlarge được EFA\-enabled trên Amazon EKS, sử dụng container y hệt như đã công bố, với các thành phần Ray Train DLCs và EFA\.

## Sources

- [Story source](<https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/distributed-training-with-ray-train-dlcs-and-efa-on-eks/>)