AI/ML開発の速いペースの世界では、MLエンジニアの要求に追いつけるインフラストラクチャを持つことが重要です。遅いビルド時間やパッケージングの非効率性は、生産性を妨げ、貴重な時間を無駄にすることができます。
これらの課題に対処するため、私たちのチームは積極的な措置を講じ、遅いビルドとパッケージングの非効率性に取り組みました。その結果、オーバーヘッドの大幅な削減と効率の改善が実現しました。
我々は、繰り返しの再ビルドとリンクが必要な古いリビジョンに頼る代わりに、ビルドグラフの合理化と依存関係の最適化に焦点を当てました。このアプローチにより、再ビルドのニーズが大幅に減少し、全体的なビルドスピードが向上しました。
もう一つの大きな障害は、実行可能ファイルのパッケージングと配布でした。この課題に対処するために、私たちはContent Addressable Filesystem（CAF）を使用した増分アプローチを導入しました。内容を認識するアプローチを採用したCAFは、内容アドレス可能ストレージ（CAS）に既に存在するファイルの不要なアップロードをスキップします。これにより、パッケージング時間が短縮され、大きな実行可能ファイルを扱う際のフェッチングオーバーヘッドを最小限に抑えることができます。
CAFシステムの効率を向上させるために、我々はデータセンターホストの大部分にCASデーモンを展開しました。このデーモンはローカルキャッシュの維持、他のCASデーモンインスタンスとのピアツーピアネットワークの組織、およびコンテンツの取得の最適化を担当します。このネットワークを活用することで、他のインスタンスから直接コンテンツを取得することができ、レイテンシとストレージ帯域幅を削減することができます。
DockerのOverlayFSなどの従来のレイヤーベースのソリューションとは異なり、私たちのアプローチでは直接ファイルアクセスとスマートなアフィニティルーティングを優先します。これにより、レイヤーの組織の複雑さなしで複数の実行可能ファイル間の多様な依存関係を効率的に管理することができます。また、ファイルシステムとしてBtrfsを使用することで、圧縮能力と圧縮ストレージデータの直接の書き込み能力に恩恵を受けることができます。
遅いビルドや効率の悪い実行可能ファイルのパッケージングと配布の課題に取り組むことで、私たちはMLエンジニアがより効率的に作業し、最先端のソリューションを提供できるよう支援しました。再ビルドを減らし、依存関係の管理を最適化し、増分パッケージングソリューションを実装することに重点を置くことで、AI/ML開発プロセスでの時間の節約と生産性の向上を実現しました。
FAQセクション:
質問: AI/ML開発チームが直面した課題は何ですか？
回答: チームが直面した課題には、遅いビルド時間、実行可能ファイルのパッケージングと配布の非効率性、および複数の実行可能ファイル間での多様な依存関係の管理の複雑さがありました。
質問: チームはどのように遅いビルドに取り組みましたか？
回答: チームはビルドグラフを合理化し、依存関係のカウントを最適化することで、遅いビルドに対処しました。これにより、再ビルドの必要性が大幅に減少し、全体的なビルド速度が向上しました。
質問: チームはどのように実行可能ファイルのパッケージングと配布に取り組みましたか？
回答: チームはContent Addressable Filesystem（CAF）を使用した増分アプローチを導入しました。これにより、内容アドレス可能ストレージ（CAS）に既に存在するファイルの不要なアップロードをスキップすることができます。これにより、パッケージング時間が短縮され、フェッチングオーバーヘッドが最小限に抑えられます。
質問: データセンターホストに展開されたCASデーモンの目的は何ですか？
回答: CASデーモンはローカルキャッシュの維持、他のCASデーモンインスタンスとのピアツーピアネットワークの組織、およびコンテンツの取得の最適化を担当します。他のインスタンスから直接コンテンツを取得することができ、レイテンシとストレージ帯域幅を削減することができます。
質問: レイヤーの組織の複雑さなしに、チームはどのように依存関係を管理していますか？
回答: 従来のソリューションとは異なり、チームは直接ファイルアクセスとスマートなアフィニティルーティングを優先しています。これにより、複数の実行可能ファイル間の多様な依存関係を効率的に管理することができます。
質問: チームはどのファイルシステムを使用しており、どのような利点がありますか？
回答: チームはファイルシステムとしてBtrfsを使用しており、圧縮能力と圧縮ストレージデータを直接的にエクステントに書き込む能力があります。これにより、効率とストレージ能力が向上します。
定義:
– AI/ML: 人工知能/機械学習（Artificial Intelligence/Machine Learning）の略で、コンピュータが明示的な指示なしにタスクを実行するためのアルゴリズムとモデルの開発と適用を指します。
– MLエンジニア: 機械学習に特化したエンジニアであり、MLアルゴリズムとモデルの開発、実装、最適化を行います。
– 再ビルド: ソフトウェアやコードを再構築または再ビルドするプロセスです。
– パッケージング: ソフトウェアを関連するファイルや依存関係とまとめて配布するプロセスです。
– Content Addressable Filesystem（CAF）: コンテンツの場所や名前ではなく、内容に基づいてファイルを識別するファイルシステムで、効率的なストレージと検索を可能にします。
– Content Addressable Storage（CAS）: コンテンツを一意の識別子で参照および識別するストレージシステムで、重複排除や効率的なデータの取得を容易にします。
– 依存関係: ソフトウェアの正常な実行をサポートするために他のソフトウェアコンポーネントやライブラリに依存するものです。
– レイテンシ: リクエストの開始と応答の受信の間の時間遅延です。
– 帯域幅: 特定のパスやネットワークを介してのデータ転送の最大速度です。
– Btrfs: Linux向けのコピーオンライトファイルシステムで、スナップショット、サブボリューム、圧縮、拡張性などの機能を提供します。
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