Giriş
AI/ML geliştirme dünyasında hızlı bir tempoda çalışmak, ML mühendislerinin taleplerine ayak uydurabilen bir altyapıya sahip olmanın önemli olduğunu vurgular. Yavaş derleme süreleri ve paketleme ile dağıtım dosyalarında verimsizlik, üretkenliği olumsuz etkileyebilir ve değerli zamanı boşa harcayabilir.
Bu zorluklarla başa çıkmak için ekibimiz, yavaş derlemeleri ve paketleme verimsizliklerini etkili bir şekilde ele almak için proaktif önlemler aldı ve bunun sonucunda toplam iş yükünde önemli bir azalma ve artırılmış verimlilik elde edildi.
Yavaş Derlemeleri Adreslemek
Tekrar tekrar derleme ve bağlama gerektiren eski sürümlere güvenmek yerine, derleme grafiğini optimize ederek ve bağımlılık sayılarını en aza indirgeyerek tekrar derleme ihtiyacını azaltmaya odaklandık. Bu yaklaşım, kapsamlı derleme ihtiyacını önemli ölçüde azalttı ve genel derleme hızını iyileştirdi.
Paketleme ve Dağıtım Verimliliği
Bir diğer büyük engelimiz, yürütülebilir dosyaların paketlenmesi ve dağıtılmasıydı. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, İçerik Adreslenebilir Dosya Sistemi (Content Addressable Filesystem, CAF) kullanarak aşamalı bir yaklaşımı benimsedik. İçerik tabanlı bir yaklaşımı benimseyen CAF, içerik adreslenebilir depolamadaki (Content Addressable Storage, CAS) zaten mevcut olan dosyaların gereksiz yüklemelerini akıllıca atlar. Bu sadece paketleme süresini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda büyük yürütülebilir dosyalarla uğraşırken getirme iş yükünü de en aza indirger.
CAF Sisteminin Verimliliğini Artırmak
CAF sisteminin verimliliğini artırmak için, veri merkezi sunucularımızın çoğuna bir CAS daemonu dağıttık. Bu daemon, yerel önbellekleri korumak, diğer CAS daemon örnekleriyle eşler arası bir ağ oluşturmak ve içeriğin getirilmesini optimize etmekle sorumludur. Bu ağı kullanarak, içeriği diğer sunuculardan direkt olarak getirebilir ve gecikmeyi ve depolama bant genişliği kapasitesini azaltabiliriz.
Geleneksel Çözümlerden Farklı Bir Yaklaşım
Docker’ın OverlayFS gibi geleneksel katman tabanlı çözümlerinin aksine, bizim yaklaşımımız doğrudan dosya erişimine ve akıllı tercih yönlendirmesine öncelik verir. Bu, katman organizasyonunun karmaşıklığı olmadan birden fazla yürütülebilir dosya üzerinde farklı bağımlılıkları verimli bir şekilde yönetmemizi sağlar. Ayrıca, dosya sistemi olarak Btrfs’i kullandığımızda, sıkıştırma yeteneklerinden ve sıkıştırılmış depolama verilerini doğrudan bölümlere yazabilme yeteneğinden faydalanırız.
ML Mühendislerine Yönelik Yenilikler
Yavaş derlemelerin ve verimsiz yürütülebilir paketleme ve dağıtımın zorluklarıyla başa çıkarak, ML mühendislerimize daha verimli çalışma imkanı sağladık ve son teknoloji çözümler sunmalarını sağladık. Yeniden derlemeleri azaltma, bağımlılık yönetimini optimize etme ve aşamalı bir paketleme çözümü uygulama odaklılığımız, AI/ML geliştirme sürecinde önemli bir zaman tasarrufu ve verimlilik artışı sağladı.
SSS Bölümü:
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br