在快节奏的人工智能/机器学习开发世界中，拥有能够满足机器学习工程师需求的基础设施至关重要。编译时间长、打包和分发可执行文件效率低下可能会影响工作效率，浪费宝贵的时间。
为了解决这些挑战，我们的团队采取了积极措施来应对编译和打包效率低下的问题，从而显著降低了开销，提高了效率。
我们着重优化构建图和优化依赖项计数，以取代依赖于需要重复构建和连接的过时修订版本的方法。这种方法显著减少了广泛重建的需求，改善了整体构建速度。
另一个主要的障碍是可执行文件的打包和分发。为了克服这个挑战，我们采用了一种增量方法，使用内容寻址文件系统（Content Addressable Filesystem，简称CAF）。通过采用内容感知的方法，CAF智能地跳过内容可寻址存储（Content Addressable Storage，简称CAS）中已存在的文件的冗余上传。这不仅减少了打包时间，还在处理大型可执行文件时最小化了获取开销。
为了提高CAF系统的效率，我们在绝大多数数据中心主机上部署了CAS守护程序。这个守护程序负责维护本地缓存，与其他CAS守护程序实例组织一个点对点网络，并优化内容获取。通过利用该网络，我们可以直接从其他实例获取内容，减少了延迟和存储带宽容量。
与Docker的OverlayFS等传统基于层次的解决方案不同，我们的方法优先考虑直接文件访问和智能亲和性路由。这使我们能够有效地管理多个可执行文件之间的各种依赖关系，而无需进行复杂的层次组织。此外，通过使用Btrfs作为我们的文件系统，我们可以利用其压缩能力，并将压缩存储数据直接写入范围。
通过解决编译慢和可执行文件打包分发效率低下的挑战，我们使我们的机器学习工程师能够更高效地工作，并交付尖端解决方案。我们着重减少重建次数、优化依赖管理，并采用增量打包解决方案，从而实现了显著的时间节约并提高了我们的人工智能/机器学习开发过程的生产力。
常见问题解答：
问：团队在人工智能/机器学习开发中面临哪些挑战？
答：团队面临的挑战包括编译时间长、打包和分发可执行文件效率低下，以及在管理多个可执行文件之间的各种依赖关系时的复杂性。
问：团队如何解决编译慢的问题？
答：团队通过优化构建图和依赖计数的方式解决了编译慢的问题，减少了广泛重建的需求，提高了整体构建速度。
问：团队如何处理打包和分发可执行文件的问题？
答：团队采用了使用内容寻址文件系统（CAF）进行增量打包的方法，该系统智能地跳过内容可寻址存储（CAS）中已存在的文件的冗余上传。这减少了打包时间，减少了获取开销。
问：部署在数据中心主机上的CAS守护程序的目的是什么？
答：CAS守护程序负责维护本地缓存，与其他CAS守护程序实例组织一个点对点网络，并优化内容获取。它允许直接从其他实例获取内容，减少了延迟和存储带宽容量。
问：团队如何在不进行复杂的层次组织的情况下管理依赖关系？
答：与传统解决方案不同，团队优先考虑直接文件访问和智能亲和性路由，而不是基于层次的解决方案，如Docker的OverlayFS。这种方法可以有效地管理多个可执行文件之间的各种依赖关系。
问：团队使用的是哪种文件系统，并带来了什么好处？
答：团队使用的是Btrfs作为文件系统，它提供了压缩能力，并可以将压缩存储数据直接写入范围。这提高了效率和存储能力。
相关链接：
– 分布式反应式编程
– 亚马逊机器学习
– 高效的分布式机器学习：从单节点视角出发
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