En el mundo acelerado del desarrollo de IA/ML, es crucial contar con una infraestructura que pueda mantenerse al ritmo de las demandas de los ingenieros de ML. Los tiempos lentos de construcción y las ineficiencias en el empaquetado y distribución de archivos de ejecución pueden obstaculizar la productividad y desperdiciar tiempo valioso.
Para abordar estos desafíos, nuestro equipo tomó medidas proactivas para enfrentar los tiempos lentos de construcción y las ineficiencias en el empaquetado, lo que resultó en una reducción significativa de los costos indirectos y una mejora en la eficiencia.
En lugar de depender de revisiones obsoletas que requieren reconstrucciones y enlaces repetidos, nos enfocamos en minimizar las reconstrucciones al optimizar el grafo de construcción y contar las dependencias. Este enfoque redujo significativamente la necesidad de reconstrucciones extensivas y mejoró la velocidad general de construcción.
Otro obstáculo importante que enfrentamos fue el empaquetado y distribución de archivos ejecutables. Para superar este desafío, implementamos un enfoque incremental utilizando el Sistema de Archivos Adresable por Contenido (CAF, por sus siglas en inglés). Al adoptar un enfoque consciente del contenido, CAF salta inteligentemente las cargas redundantes de archivos ya presentes en el almacenamiento que se dirige por contenido (CAS, por sus siglas en inglés). Esto no solo reduce el tiempo de empaquetado, sino que también minimiza la sobrecarga de obtención al manejar ejecutables grandes.
Para mejorar la eficiencia del sistema CAF, implementamos un demonio CAS en la mayoría de los hosts de nuestro centro de datos. Este demonio es responsable de mantener cachés locales, organizar una red de pares con otras instancias de demonios CAS y optimizar la obtención de contenido. Al aprovechar esta red, podemos obtener contenido directamente de otras instancias, lo que reduce la latencia y la capacidad de ancho de banda de almacenamiento.
A diferencia de las soluciones tradicionales basadas en capas, como OverlayFS de Docker, nuestro enfoque prioriza el acceso directo a archivos y el enrutamiento inteligente de afinidad. Esto nos permite gestionar eficientemente dependencias diversas en múltiples archivos ejecutables sin la complejidad de la organización por capas. Además, al utilizar Btrfs como nuestro sistema de archivos, nos beneficiamos de sus capacidades de compresión y su capacidad para escribir datos de almacenamiento comprimidos directamente a extensiones.
Al abordar los desafíos de los tiempos lentos de construcción y la ineficiencia en el empaquetado y distribución de archivos ejecutables, hemos permitido que nuestros ingenieros de ML trabajen de manera más eficiente y entreguen soluciones de vanguardia. Nuestro enfoque en reducir las reconstrucciones, optimizar la gestión de dependencias e implementar una solución de empaquetado incremental ha resultado en un ahorro significativo de tiempo y una mejora en la productividad en nuestro proceso de desarrollo de IA/ML.
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