Στον γρήγορα εξελισσόμενο κόσμο της ανάπτυξης Τεχνητής Νοημοσύνης/Μηχανικής Μάθησης, είναι ζωτικής σημασίας να διαθέτετε υποδομή που μπορεί να ανταποκριθεί στις απαιτήσεις των μηχανικών ΜΜ. Οι αργοί χρόνοι κατασκευής και οι ανεπάρκειες στη συσκευασία και διανομή αρχείων εκτέλεσης μπορούν να περιορίσουν την παραγωγικότητα και να σπαταλήσουν πολύτιμο χρόνο.
Για να αντιμετωπίσουμε αυτές τις προκλήσεις, η ομάδα μας προέβη σε προληπτικά μέτρα για την αντιμετώπιση της αργής κατασκευής και των ανεπαρκειών στη συσκευασία, με αποτέλεσμα σημαντική μείωση του επιπέδου επιβάρυνσης και βελτίωση της αποδοτικότητας.
Αντί να βασιζόμαστε σε παλαιές αναθεωρήσεις που απαιτούν επαναλαμβανόμενη οικοδόμηση και σύνδεση, επικεντρωθήκαμε στην ελαχιστοποίηση των οικοδομήσεων με την αποσυμφόρηση της γραφής και την βελτιστοποίηση των μετρητών των εξαρτήσεων. Αυτή η προσέγγιση μείωσε σημαντικά την ανάγκη για εκτενείς οικοδομήσεις και βελτίωσε τη συνολική ταχύτητα κατασκευής.
Ένα άλλο μεγάλο εμπόδιο που αντιμετωπίσαμε ήταν η συσκευασία και η διανομή αρχείων εκτέλεσης. Για να ξεπεράσουμε αυτήν την πρόκληση, υλοποιήσαμε μια σταδιακή προσέγγιση χρησιμοποιώντας το Systéme de Fichiers à Adressage Contenu (CAF). Με την υιοθέτηση μιας -ευαισθητοποιημένης στο περιεχόμενο- προσέγγισης, το CAF παρακάμπτει έξυπνα τα άχρηστα ανεβάσματα αρχείων που ήδη υπάρχουν στην αποθήκη με αναγνωριστικά περιεχομένου (CAS). Αυτό μειώνει όχι μόνο τον χρόνο συσκευασίας αλλά και την υπερβολική απόκτηση όταν ασχολούμαστε με μεγάλα εκτελέσιμα αρχεία.
Για να βελτιώσουμε την αποδοτικότητα του συστήματος CAF, αναπτύξαμε έναν δαίμονα CAS στο μεγαλύτερο μέρος των οικοδομών δεδομένων μας. Αυτός ο δαίμονας είναι υπεύθυνος για τη διατήρηση τοπικών κρυφών μνημών, την οργάνωση ενός δικτύου από ιστορικά CAS παραδείγματα και τη βελτιστοποίηση της απόκτησης περιεχομένου. Αξιοποιώντας αυτό το δίκτυο, μπορούμε να ανακτήσουμε περιεχόμενο απευθείας από άλλα παραδείγματα, μειώνοντας την καθυστέρηση και την χωρητικότητα αποθήκευσης.
Αντίθετα από τις παραδοσιακές λύσεις που βασίζονται στα επίπεδα, όπως το OverlayFS του Docker, η προσέγγισή μας δίνει προτεραιότητα στην άμεση πρόσβαση σε αρχεία και στην έξυπνη δρομολόγηση. Αυτό μας επιτρέπει να διαχειριζόμαστε αποτελεσματικά διάφορες εξαρτήσεις σε πολλά εκτελέσιμα αρχεία χωρίς την πολυπλοκότητα της οργάνωσης σε επίπεδα. Επιπλέον, χρησιμοποιώντας το Btrfs ως αρχείο συστήματος, επωφελούμαστε από τη δυνατότητά του να συμπιέζει δεδομένα και να εγγράφει συμπιεσμένα δεδομένα απευθείας σε τμήματα.
Αντιμετωπίζοντας τις προκλήσεις των αργών κατασκευών και της ανεπαρκούς συσκευασίας και διανομής εκτελέσιμων αρχείων, έχουμε επιτρέψει στους μηχανικούς ΜΜ μας να εργάζονται πιο αποδοτικά και να παρέχουν πρωτοποριακές λύσεις. Η εστίασή μας στη μείωση των οικοδομήσεων, τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης εξαρτήσεων και την υλοποίηση μιας σταδιακής λύσης για τη συσκευασία έχει οδηγήσει σε σημαντική εξοικονόμηση χρόνου και βελτίωση της παραγωγικότητας στη διαδικασία ανάπτυξης Τεχνητής Νοημοσύνης/Μηχανικής Μάθησης μας.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com