AWS 推出 Ray LLM 深度学习容器，支持多节点 LLM 推理部署
Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers
精选理由
AWS 出了个预装好整套推理栈的容器，能在 EKS 上把一个大模型拆到两个 GPU 节点跑，prefill 和 decode 分开，省去自己搭环境。
AWS 发布了支持多节点推理的 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上将一个大模型部署到两个 GPU 节点。该方案把 prefill 和 decode 分别放到不同节点，通过一个 OpenAI 兼容端点对外服务。容器内预装了完整推理栈，用户只需配置部署参数，不用自己拼装环境。
原文 · AWS Machine Learning Blog
Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers
Learn how to deploy one large language model across two GPU nodes on Amazon EKS using the multi-node Ray LLM Deep Learning Containers, with separate prefill and decode nodes behind one OpenAI-compatible endpoint. The pre-built container ships the full inference stack, so you configure the deployment instead of assembling it.
