2026. október 29., csütörtök · Eszközök

Az AWS kész konténerrel egyszerűsíti az elosztott AI-tanítást

Az AWS bemutatta a Ray Train Deep Learning Container (DLC) nevű kész konténerképet, amely a PyTorch, CUDA, NCCL, az Elastic Fabric Adapter (EFA) könyvtárak és a Ray keretrendszer egymáshoz illesztett, tesztelt csomagját tartalmazza. A vállalat szerint ez megszünteti azt a munkát, hogy fejlesztőknek maguknak kelljen összeállítaniuk és karbantartaniuk ezt a komplex szoftverstacket minden klaszterhez. A cikk egy konkrét példát mutat be: a Qwen2.5-1.5B nyelvi modell finomhangolását PyTorch FSDP-vel, nyolc Nvidia L4 GPU-n, két g6.12xlarge példányon, Amazon EKS-en futó KubeRay operátor segítségével. A képet az Amazon ECR Public tárolóból lehet lehúzni regisztráció nélkül, a klaszterspecifikus beállításokat (hálózat, csomagok) pedig külön konfigurációs fájlokból lehet megadni.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

Az AWS szerint hálózati konfigurációs hiba esetén az NCCL láthatóan hibaüzenet nélkül áll át lassú TCP socketre, amit a kész DLC az előre tesztelt EFA-beállításokkal küszöböl ki.

Források

AWS Machine Learning Hivatalos

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #AWS Ray Train DLC#EKS/EFA elosztott tanítás

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. október 29., csütörtök napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A Google megnyitja a Gemini és a Search AI-integrációit a fejlesztők előtt

A Google bejelentette Connected Apps Platform nevű fejlesztői felületét, amellyel bármely vállalat vagy fejlesztő a Gemini és a Google Search AI-funkcióihoz kapcsolhatja saját alkalmazását – írja a TechCrunch. A cég szerint már több mint 50 partner, köztük az Adobe, az Experian és a Peloton alkalmazása érhető el a Geminiben, hamarosan csatlakozik a Calm meditációs app is, a Search-integrációk pedig a következő hetekben bővülnek. Ezzel párhuzamosan a The Decoder beszámolója szerint a Google az Android Dev Summiten megnyitotta az Android Studio fejlesztői környezetét is: a „Bring Your Own Agent” funkcióval több mint 40 külső kódoló ügynök, köztük az Anthropic Claude Agentje és az OpenAI Codexe futtatható közvetlenül az IDE-ben. A vállalat emellett bemutatta a Gemini Nano 4 modellre épülő helyi Agentic API-t és az XREAL-lel közösen fejlesztett, 1099 dolláros AURA okosszemüveget, amely a Gemini segítségével elemzi a valós környezetet.

A Microsoft megszünteti a Copilot-támogatást az okostévékön

A Windows Central értesülése szerint a Microsoft 2026 folyamán megszünteti a Copilot AI-asszisztens működését az LG és Samsung okostévéken, a leállítás pontos dátuma a Microsoft időbeosztásától függ. A hírt nem hivatalos bejelentés, hanem egy LG-tévén megjelent képernyő-üzenet hozta nyilvánosságra, amelyet a lap munkatársa fedezett fel. A funkció, amelyet a gyártók 2025-ös CES-en jelentettek be, eddig chatelésre, a képernyőn látott tartalomról szóló kérdésekre és műsorajánlásra szolgált. A lap szerint a lépés azzal is összefügg, hogy a Microsoft idén egy új, üzleti és termelékenységi fókuszú Copilot-„szuperappot” vezetett be, amely elmozdítja a terméket a digitális társ szereptől.

Az Opera új webes szabvánnyal hozza a helyben futó AI-t a böngészőbe

Az Opera bejelentette a WebAI nevű új webes szabványt, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználók felhő nélkül, közvetlenül a böngészőben futtassanak AI-modelleket. A cég szerint a szabvány nem kötődik egyetlen modellhez sem, példaként a Google nyílt súlyú Gemma modelljét említi, Mac gépeken pedig az Apple eszközön futó alapmodelljét is támogatja. A funkció egyelőre korai előnézetként érhető el az Opera One böngészőben, és a vállalat szerint hamarosan megkapja az Opera GX és az Opera Neon is; a használathoz a felhasználóknak be kell kapcsolniuk a funkciót. Az Opera szerint a helyi futtatás előnye, hogy a fejlesztőknek nem kell AI-infrastruktúrát üzemeltetniük vagy előfizetést fizetniük, a felhasználók adatai pedig a saját eszközükön maradnak, cserébe viszont a teljesítmény a hardvertől függ.

Az IEEE Xplore AI asszisztenst kapott a tudományos kereséshez

Az IEEE Spectrum beszámolója szerint az IEEE kiadta az IEEE Xplore AI Research Suite nevű eszközt, amely a digitális könyvtárban elérhető milliónyi lektorált publikáció teljes szövegére épül. A vállalat szerint a rendszer természetes nyelvű kereséseket és AI-összefoglalókat kínál, forráshivatkozásokkal, hogy a felhasználók ellenőrizhessék az állításokat. A fejlesztésbe több mint 3000 tesztelőt vontak be, és az IEEE belső tesztjei szerint a teljes szöveges alapozás háromszoros javulást hozott a találatok minőségében és pontosságában minden kulcsmutatóban. A csomag az intézményi IEEE Xplore-előfizetők számára opcionális, külön megvásárolható bővítésként érhető el. Az IEEE vezetői, köztük W. Clem Karl és Steven Heffner szerint a cél, hogy az AI-válaszok ne csak gyorsak, hanem ellenőrizhetők is legyenek, elkerülve a hallucinációkat.