AWS veröffentlicht EKS-Leitfaden für Ray-LLM-Inferenz über mehrere Knoten
Ein AWS-Leitfaden vom 12. Oktober zeigt eine Ray-LLM-Containerkonfiguration auf EKS, die ein LLM auf zwei GPU-Knoten verteilt und Prefill und Token-Erzeugung trennt. Der Beitrag konzentriert sich auf Bereitstellung und Konfiguration.
Zeitraum der Quellenprüfung: 2026-10-12
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AWS veröffentlichte eine technische Anleitung, ein großes Sprachmodell mit dem Ray LLM Deep Learning Container über zwei GPU-Knoten auf Amazon EKS bereitzustellen. Im Beispiel verarbeitet ein Knoten den Prompt im Prefill-Schritt, der andere erzeugt die Antwort Token für Token im Decode-Schritt; NIXL überträgt den Key-Value-Cache über EFA.
Der Leitfaden nutzt Ray Serve LLM und eine YAML-Konfiguration für einen getesteten GPU-Software-Stack hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Er berichtet, dass sich das Laden der Qwen3.5-9B-Modellgewichte nach einem Neustart von etwa 145 Sekunden auf etwa 2 Sekunden verkürzt; der Wert hängt von den Cache-Einstellungen und dem g6.8xlarge-Beispiel ab. Es ist eine Bereitstellungsanleitung, kein unabhängiger Vergleichstest.
Daten
AWS veröffentlicht EKS-Leitfaden für Ray-LLM-Inferenz über mehrere Knoten
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Ein AWS-Leitfaden vom 12. Oktober zeigt eine Ray-LLM-Containerkonfiguration auf EKS, die ein LLM auf zwei GPU-Knoten verteilt und Prefill und Token-Erzeugung trennt. Der Beitrag konzentriert sich auf Bereitstellung und Konfiguration.
Methodik
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