# AWS تنشر دليلاً لاستدلال Ray متعدد العقد على EKS

> يعرض دليل من AWS بتاريخ 12 أكتوبر إعداد حاوية Ray LLM على EKS يقسم نموذجاً واحداً بين عقدتي GPU، مع تشغيل المعالجة الأولية وتوليد الرموز بشكل منفصل. ويركز المنشور على النشر والإعداد.

- الرابط الدائم: https://newsverum.com/ar/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026
- الناشر: Newsverum
- القسم: التكنولوجيا
- نُشر: 2026-10-15T22:00:39+00:00
- آخر تحديث: 2026-10-15T22:00:39+00:00
- فترة مراجعة المصدر: 2026-10-12
- النسخ الأخرى: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [English](https://newsverum.com/en/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026.md)

*لا يحدد المصدر تاريخ الحدث؛ الفترة المعروضة هي فترة مراجعة المصدر.*

نشرت AWS شرحاً تقنياً لتشغيل نموذج لغوي كبير واحد عبر عقدتي GPU على Amazon EKS باستخدام حاوية Ray LLM Deep Learning. في المثال، تعالج عقدة مرحلة prefill للمطالبة، بينما تولّد الأخرى الاستجابة رمزاً تلو الآخر في مرحلة decode؛ وتنقل NIXL ذاكرة التخزين المؤقت ذات القيم والمفاتيح عبر EFA.

يستخدم الدليل Ray Serve LLM وإعداد YAML لتجميع برمجيات GPU مختبرة خلف نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI. ويذكر خفض تحميل أوزان Qwen3.5-9B بعد إعادة التشغيل من نحو 145 ثانية إلى نحو ثانيتين؛ وتعتمد هذه القيمة على إعدادات التخزين المؤقت ومثال g6.8xlarge في المنشور. إنه شرح للنشر وليس تقييماً مقارناً مستقلاً.

## البيانات

### AWS تنشر دليلاً لاستدلال Ray متعدد العقد على EKS

المنهجية: تُنسب الادعاءات والتفاصيل التقنية إلى المصدر الأولي المشار إليه؛ وهذا ليس اختباراً مستقلاً.

| date | label | description | status |
|---|---|---|---|
| 2026-10-12 | تاريخ نشر المصدر | يعرض دليل من AWS بتاريخ 12 أكتوبر إعداد حاوية Ray LLM على EKS يقسم نموذجاً واحداً بين عقدتي GPU، مع تشغيل المعالجة الأولية وتوليد الرموز بشكل منفصل. ويركز المنشور على النشر والإعداد. | occurred |

المصادر: <https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-multi-node-inference-workloads-using-ray-llm-deep-learning-containers/> · تنزيل البيانات: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026/data/reported-event?lang=ar&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/aws-ray-llm-multinode-inference-eks-2026/data/reported-event?lang=ar&format=csv)

## المصادر

- [AWS Machine Learning Blog](<https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-multi-node-inference-workloads-using-ray-llm-deep-learning-containers/>) (تاريخ مراجعة المصدر: 2026-10-15; نُشر: 2026-10-12)

---

استخدم الرابط الدائم أعلاه عند الاقتباس. [معايير النشر والتصحيحات](https://newsverum.com/ar/editorial)