EXO: Implementación de un clúster de IA local de extremo a extremo

Introducción a EXO y agrupamiento de IA local

• Panorama general del marco EXO y el ecosistema exo-explore.
• Comparación entre inferencia centralizada en la nube e inferencia local distribuida.
• Arquitectura: descubrimiento de dispositivos libp2p, backend MLX, tablero de control y capas de API.
• Requisitos de hardware: Apple Silicon (M3 Ultra, M4 Pro/Max), Thunderbolt 5, almacenamiento compartido.

Instalación de EXO en macOS

• Configuración de Xcode, Metal Toolchain y prerequisitos de macOS.
• Instalación de uv, Node.js y el entorno Rust nightly.
• Instalación de la bifurcación especificada de macmon para monitoreo en Apple Silicon.
• Clonación del repositorio y construcción del tablero de control con npm.
• Ejecución de EXO desde el código fuente y verificación del tablero localhost:52415.

Instalación de EXO en Linux

• Instalación de dependencias mediante apt o Homebrew en Linux.
• Configuración de uv, Node.js 18+ y Rust nightly.
• Construcción del tablero y ejecución de EXO en modo exclusivo de CPU.
• Estructura de directorios: rutas XDG Base Directory para configuración, datos, caché y registros.

Descubrimiento automático de dispositivos y formación de clúster

• Comprensión del auto-descubrimiento basado en libp2p a través de redes locales.
• Configuración de nombres personalizados con EXO_LIBP2P_NAMESPACE para aislamiento del clúster.
• Verificación de la membresía del nodo en la vista del clúster del tablero.
• Gestión de fallos de descubrimiento y problemas de segmentación de red.

Habilitación de RDMA sobre Thunderbolt 5

• Arquitectura de RDMA y la afirmación de reducción del 99% en latencia.
• Habilitación de RDMA en el modo de recuperación de macOS con rdma_ctl.
• Requisitos de cableado y restricciones de topología de puertos en Mac Studio.
• Igualdad de versiones de macOS en todos los nodos del clúster.
• Resolución de problemas de descubrimiento de RDMA y configuración DHCP.

Implementación de modelos avanzados

• Uso del tablero para cargar y fragmentar modelos DeepSeek v3.1, Qwen3-235B y la familia Llama.
• Visualización de asignaciones de instancias mediante el endpoint /instance/previews de la API.
• Creación de instancias de modelo con fragmentación por pipeline o paralelismo tensorial.
• Configuración de tarjetas de modelos personalizados desde el hub HuggingFace.

Monitoreo y resolución de problemas

• Lectura de registros EXO y comprensión del rastreo distribuido.
• Interpretación del estado del clúster en la vista del tablero.
• Diagnóstico de fallos de nodos trabajadores y comportamiento de reconexión.
• Uso de EXO_TRACING_ENABLED para análisis de cuellos de botella de rendimiento.

Mantenimiento del clúster y actualizaciones

• Actualización de los binarios EXO y procedimientos de reconstrucción del tablero.
• Migración de cachés de modelos y gestión de modelos predescargados sobre NFS.
• Eliminación ordenada de nodos y reequilibrio de cargas de trabajo.