在 Red Hat OpenShift AI 上使用 Kubeflow Trainer 进行弹性模型训练
发布: (2025年12月18日 GMT+8 08:00)
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原文: Red Hat Blog
Source: Red Hat Blog
概览
想象一下，在一个由 8 台 NVIDIA H100 GPU 组成的集群上进行 60 小时的训练，费用为每小时 55 美元，训练一个大型语言模型（LLM）时，作业在完成 90% 时失败。你必须从上一次检查点重新启动，而该检查点是在 3 小时前保存的，这会浪费 165 美元的计算成本，并延迟模型部署。这种情况并非假设，而是组织在生产环境中运行分布式 AI 训练工作负载时的日常现实。LLM 训练是现代 AI 基础设施中最耗算力的工作负载之一，GPU 集群的费用高达数千美元，训练…