Dans le monde en constante évolution du développement IA/ML, il est crucial de disposer d’une infrastructure capable de répondre aux exigences des ingénieurs en IA/ML. Des temps de construction lents et des inefficacités dans l’emballage et la distribution des fichiers d’exécution peuvent entraver la productivité et gaspiller un temps précieux.
Pour relever ces défis, notre équipe a pris des mesures proactives pour résoudre les problèmes de temps de construction lent et d’inefficacité d’emballage, ce qui a permis de réduire considérablement les coûts indirects et d’améliorer l’efficacité.
Au lieu de s’appuyer sur des révisions obsolètes qui nécessitent une reconstruction et une liaison répétées, nous avons cherché à réduire au maximum les reconstructions en rationalisant le graphe de construction et en optimisant le nombre de dépendances. Cette approche a considérablement réduit la nécessité de reconstructions importantes et a amélioré la vitesse globale de construction.
Un autre obstacle majeur auquel nous avons été confrontés était l’emballage et la distribution des fichiers exécutables. Pour surmonter ce défi, nous avons adopté une approche progressive en utilisant le système de fichiers adressable par contenu (CAF). En adoptant une approche consciente du contenu, le CAF saute intelligemment les téléchargements redondants de fichiers déjà présents dans le stockage adressable par contenu (CAS). Cela réduit non seulement le temps d’emballage, mais minimise également les coûts de rapatriement lorsqu’il s’agit de grands exécutables.
Pour améliorer l’efficacité du système CAF, nous avons déployé un démon CAS sur la majorité de nos hôtes de centre de données. Ce démon est responsable de la maintenance des caches locaux, de l’organisation d’un réseau pair-à-pair avec d’autres instances de démon CAS et de l’optimisation du rapatriement du contenu. En exploitant ce réseau, nous pouvons obtenir directement du contenu à partir d’autres instances, réduisant ainsi la latence et la capacité de la bande passante de stockage.
Contrairement aux solutions traditionnelles basées sur des couches, telles que l’OverlayFS de Docker, notre approche privilégie l’accès direct aux fichiers et un acheminement intelligent des affinités. Cela nous permet de gérer efficacement des dépendances diversifiées entre plusieurs exécutables sans la complexité de l’organisation des couches. De plus, en utilisant Btrfs comme système de fichiers, nous bénéficions de ses capacités de compression et de sa capacité à écrire directement des données de stockage compressées sur des étendues.
En abordant les problèmes de temps de construction lent et d’emballage et de distribution inefficaces des fichiers exécutables, nous avons permis à nos ingénieurs en IA/ML de travailler de manière plus efficace et de proposer des solutions de pointe. Notre attention portée à la réduction des reconstructions, à l’optimisation de la gestion des dépendances et à la mise en œuvre d’une solution d’emballage progressive a permis de réaliser des gains de temps significatifs et d’améliorer la productivité de notre processus de développement IA/ML.
Section FAQ :
Q : Quels sont les défis auxquels l’équipe a été confrontée dans le développement IA/ML ?
R : Les défis auxquels l’équipe a été confrontée comprenaient des temps de construction lents, des inefficacités dans l’emballage et la distribution des fichiers d’exécution, ainsi que la gestion complexe de dépendances diverses entre plusieurs exécutables.
Q : Comment l’équipe a-t-elle résolu les problèmes de temps de construction lent ?
R : L’équipe a résolu les problèmes de temps de construction lent en rationalisant le graphe de construction et en optimisant le nombre de dépendances, ce qui a réduit le besoin de reconstructions importantes et amélioré la vitesse globale de construction.
Q : Comment l’équipe a-t-elle abordé l’emballage et la distribution des fichiers exécutables ?
R : L’équipe a mis en place une approche progressive en utilisant le système de fichiers adressable par contenu (CAF), qui évite intelligemment les téléchargements redondants de fichiers déjà présents dans le stockage adressable par contenu (CAS). Cela réduit le temps d’emballage et minimise les coûts de rapatriement.
Q : Quel est le rôle du démon CAS déployé sur les hôtes du centre de données ?
R : Le démon CAS est responsable de la maintenance des caches locaux, de l’organisation d’un réseau pair-à-pair avec d’autres instances de démon CAS et de l’optimisation du rapatriement du contenu. Il permet de rapatrier directement du contenu à partir d’autres instances, ce qui réduit la latence et la capacité de la bande passante de stockage.
Q : Comment l’équipe gère-t-elle les dépendances sans la complexité de l’organisation par couches ?
R : Contrairement aux solutions traditionnelles, l’équipe privilégie l’accès direct aux fichiers et un acheminement intelligent des affinités plutôt que des solutions basées sur des couches telles que l’OverlayFS de Docker. Cette approche permet de gérer efficacement des dépendances diversifiées entre plusieurs exécutables.
Q : Quel système de fichiers l’équipe utilise-t-elle et quels avantages offre-t-il ?
R : L’équipe utilise Btrfs comme système de fichiers, qui offre des capacités de compression et la possibilité d’écrire directement des données de stockage compressées sur des étendues. Cela améliore l’efficacité et les capacités de stockage.
Définitions :
– IA/ML : Signifie Intelligence Artificielle/Apprentissage Automatique, fait référence au développement et à l’application d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d’effectuer des tâches sans instructions explicites.
– Ingénieurs en IA/ML : Fait référence aux ingénieurs spécialisés dans l’apprentissage automatique qui développent, implémentent et optimisent des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique.
– Reconstructions : Le processus de reconstruction ou de reconstitution du logiciel ou du code.
– Emballage : Le processus de préparation du logiciel pour la distribution en le regroupant avec les fichiers et dépendances pertinents.
– Système de fichiers adressable par contenu (CAF) : Un système de fichiers qui identifie les fichiers en fonction de leur contenu plutôt que de leur emplacement ou de leur nom, permettant un stockage et une récupération efficaces.
– Stockage adressable par contenu (CAS) : Un système de stockage dans lequel le contenu est référencé et identifié à l’aide d’identificateurs uniques, facilitant la déduplication et la récupération efficace des données.
– Dépendance : Un composant logiciel ou une bibliothèque dont un autre logiciel dépend pour s’exécuter correctement.
– Latence : Le délai entre l’envoi d’une demande et la réception d’une réponse.
– Bande passante : Le débit maximal de transfert de données le long d’un chemin ou d’un réseau donné.
– Btrfs : Un système de fichiers à écriture instantanée pour Linux qui offre des fonctionnalités telles que la création de clichés (snapshots), les sous-volumes, la compression et la scalabilité.
Liens connexes :
– Programmation Réactive Distribuée
– Amazon Machine Learning
– Apprentissage Automatique Distribué Efficace : Une perspective à partir d’un seul nœud.
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