I den raske verdenen av AI/ML-utvikling er det avgjørende å ha infrastruktur som kan holde tritt med kravene fra ML-ingeniører. Treg byggetid og ineffektivitet ved emballasje og distribusjon av utførelsesfiler kan hemme produktiviteten og kaste bort verdifull tid.
For å takle disse utfordringene, tok teamet vårt proaktive tiltak for å håndtere treg byggetid og ineffektivitet ved emballasje. Dette resulterte i betydelig redusert overhead og forbedret effektivitet.
I stedet for å stole på utdaterte revisjoner som krever gjentatt bygging og kobling, fokuserte vi på å minimere bygging ved å strømlinjeforme byggegrafen og optimalisere antall avhengigheter. Denne tilnærmingen reduserte betydelig behovet for omfattende bygging og forbedret samlet byggehastighet.
En annen stor utfordring vi sto overfor var emballasje og distribusjon av utførelsesfiler. For å overvinne denne utfordringen, implementerte vi en inkrementell tilnærming ved hjelp av det innholdsadresserbare filsystemet (CAF). Ved å benytte en innholdsbevisst tilnærming hopper CAF intelligent over unødvendige opplastinger av filer som allerede er til stede i det innholdsadresserbare lagringssystemet (CAS). Dette reduserer ikke bare emballasjetiden, men minimerer også hentingsoverhead ved håndtering av store utførelsesfiler.
For å forbedre effektiviteten til CAF-systemet implementerte vi en CAS daemon på de fleste av våre datasenterverter. Denne daemone er ansvarlig for å opprettholde lokale hurtigbuffere, organisere et peer-to-peer-nettverk med andre CAS daemon-instanser og optimalisere innholdshenting. Ved å utnytte dette nettverket kan vi direkte hente innhold fra andre instanser, noe som reduserer ventetid og båndbreddekapasitet for lagring.
I motsetning til tradisjonelle løsninger basert på lag, som Docker’s OverlayFS Prioriterer vår tilnærming direkte filtilgang og smart affinitetsruting. Dette gjør det mulig for oss å effektivt håndtere varierte avhengigheter på tvers av flere utførelsesfiler uten kompleksiteten ved lagorganisering. I tillegg, ved å bruke Btrfs som vårt filsystem, drar vi nytte av dets komprimeringsevner og evne til å skrive komprimerte lagringsdata direkte til omfang.
Ved å takle utfordringene med treg byggetid og ineffektiv emballasje og distribusjon av utførelsesfiler, har vi gitt våre ML-ingeniører muligheten til å jobbe mer effektivt og levere nyskapende løsninger. Vår fokus på å redusere ombygginger, optimere avhengighetsstyring og implementere en inkrementell emballasjeløsning har resultert i betydelig tidsbesparelse og forbedret produktivitet i vår AI/ML-utviklingsprosess.
FAQ Seksjon:
Q: Hva var utfordringene teamet sto overfor i AI/ML-utvikling?
A: Utfordringene teamet sto overfor inkluderte treg byggetid, ineffektivitet ved emballasje og distribusjon av utførelsesfiler og kompleksiteten ved å håndtere forskjellige avhengigheter på tvers av flere utførelsesfiler.
Q: Hvordan taklet teamet treg byggetid?
A: Teamet taklet treg byggetid ved å strømlinjeforme byggegrafen og optimalisere antall avhengigheter, noe som resulterte i redusert behov for omfattende ombygging og forbedret byggehastighet.
Q: Hvordan taklet teamet emballasje og distribusjon av utførelsesfiler?
A: Teamet implementerte en inkrementell tilnærming ved bruk av det innholdsadresserbare filsystemet (CAF) som intelligent hopper over unødvendige opplastinger av filer som allerede finnes i det innholdsadresserbare lagringssystemet (CAS). Dette reduserer emballasjetiden og minimerer hentingskostnader.
Q: Hva er formålet med CAS daemon som er implementert i datasentervertene?
A: CAS-daemonen er ansvarlig for å opprettholde lokale hurtigbuffere, organisere et peer-to-peer-nettverk med andre CAS-daemon-instanser og optimalisere innholdshenting. Den tillater direkte henting av innhold fra andre instanser, noe som reduserer ventetid og båndbreddekapasitet for lagring.
Q: Hvordan håndterer teamet avhengigheter uten kompleksiteten ved lagorganisering?
A: I motsetning til tradisjonelle løsninger prioriterer teamet direkte filtilgang og smart affinitetsruting i stedet for lagbaserte løsninger som Docker’s OverlayFS. Denne tilnærmingen gjør det mulig å effektivt håndtere forskjellige avhengigheter på tvers av flere utførelsesfiler.
Q: Hvilket filsystem bruker teamet og hvilke fordeler har det?
A: Teamet bruker Btrfs som filsystem, noe som gir komprimeringsevner og evnen til å skrive komprimerte lagringsdata direkte til omfang. Dette forbedrer effektiviteten og lagringsskapasiteten.
Definisjoner:
– AI/ML: Står for kunstig intelligens/maskinlæring og refererer til utvikling og bruk av algoritmer og modeller som gjør det mulig for datamaskiner å utføre oppgaver uten eksplisitte instruksjoner.
– ML-ingeniører: Refererer til ingeniører som er spesialiserte innen maskinlæring og som utvikler, implementerer og optimaliserer ML-algoritmer og modeller.
– Ombygginger: Prosessen med å rekonstruere eller gjenoppbygge programvaren eller koden.
– Emballasje: Prosessen med å forberede programvaren for distribusjon ved å bunte den sammen med relevante filer og avhengigheter.
– Innholdsadresserbart filsystem (CAF): Et filsystem som identifiserer filer basert på deres innhold i stedet for deres plassering eller navn, noe som muliggjør effektiv lagring og henting.
– Innholdsadresserbart lagringssystem (CAS): Et lagringssystem der innhold refereres og identifiseres ved hjelp av unike identifikatorer, noe som muliggjør duplisering og effektiv henting av data.
– Avhengighet: En programvarekomponent eller et bibliotek som annen programvare er avhengig av for å fungere riktig.
– Ventetid: Tidsforsinkelsen mellom å sende en forespørsel og motta et svar.
– Båndbredde: Den maksimale hastigheten for dataoverføring over en gitt vei eller et gitt nettverk.
– Btrfs: Et løpende skrivefilsystem for Linux som gir funksjoner som øyeblikksbildebehandling, undervolumer, komprimering og skalerbarhet.
Relaterte lenker:
– Distribuert reaktiv programmering
– Amazon Machine Learning
– Effektiv distribuert maskinlæring: Et enkelt noders perspektiv
The source of the article is from the blog maestropasta.cz