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aws-samples/sample-rlinf-on-eks

O SkillsMP coletou 19 skills de aws-samples/sample-rlinf-on-eks. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

Última atividade de origem registrada
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Mostrando 19 de 19 skills coletadas.

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Desenvolvedores de software
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Select optimal EC2 GPU instance types for Physical AI RL training based on VRAM, interconnect, and cost requirements

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Leverage Kubernetes-native features for GPU training including GPU Operator, topology scheduling, and priority classes

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Deploy and manage Physical AI RL training jobs on EKS including CodeBuild CI, GitOps, and experiment management

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Provision an Amazon EKS cluster with GPU node groups, EFA networking, and OIDC for Physical AI RL training workloads

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Cientistas de dados
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RLinf: Download, preprocess, and stage datasets and model weights for RLinf training on EKS

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Validate the Physical AI RL training stack end-to-end from infrastructure smoke tests to training step verification

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Desenvolvedores de software
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Construct Kubernetes Jobs, StatefulSets, and Services for GPU-accelerated RL training workloads on EKS

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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RLinf: Validate RLinf training examples end-to-end from container tests to single-step training

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Desenvolvedores de software
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RLinf: Integrate Ray, veRL, vLLM, and KubeRay into the RLinf training stack on EKS

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Configure AMI selection and GPU node bootstrap including NVIDIA drivers, EFA, and Lustre client

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Desenvolvedores de software
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Build container images for Physical AI RL training including dependency conflict management, patching, and CodeBuild CI

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Monitor GPU utilization, training progress, and costs using DCGM, Prometheus, Grafana, MLflow, and CloudWatch

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Configure Elastic Fabric Adapter networking for high-performance NCCL allreduce in multi-node GPU training

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Cientistas de dados
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RLinf: Evaluate training quality and infrastructure performance using LIBERO, RoboTwin, and throughput benchmarks

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Desenvolvedores de software
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RLinf: Adapt RLinf training scripts for distributed execution on Amazon EKS with veRL, Ray, and FSDP

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Deploy Amazon FSx for Lustre as shared high-performance storage for datasets, checkpoints, and model weights

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Mount S3 buckets as POSIX-like filesystems in training pods via the Mountpoint for Amazon S3 CSI driver

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Desenvolvedores de software
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Use Amazon S3 Connector for PyTorch to read datasets and save checkpoints directly to S3

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Administradores de redes e sistemas de computador
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Mount S3 buckets as native NFS file systems on EKS via Amazon S3 Files for shared, low-latency file access

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