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

Introducción a EXO y al clustering de IA local

• Resumen 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 la herramienta Rust nightly
• Instalación de la bifurcación específica macmon para el monitoreo de Apple Silicon
• Clonación del repositorio y construcción del tablero con npm
• Ejecución de EXO desde el código fuente y verificación del tablero en 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 solo en CPU
• Estructura de directorios: rutas XDG Base Directory para configuración, datos, caché y registros

Descubrimiento automático de dispositivos y formación del 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 la 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
• Coordinación de las versiones de macOS entre todos los nodos del clúster
• Solución de problemas de descubrimiento de RDMA y configuración de DHCP

Despliegue de modelos avanzados

• Uso del tablero para cargar y segmentar modelos DeepSeek v3.1, Qwen3-235B y familia Llama
• Vista previa de la ubicación de instancias con el punto final de API /instance/previews
• Creación de instancias de modelos con segmentación por tubería o paralelismo tensorial
• Configuración de tarjetas de modelo personalizadas desde HuggingFace hub

Monitoreo y solución de problemas

• Lectura de registros EXO y comprensión del rastro distribuido
• Interpretación de la salud del clúster en la vista del clúster 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 y actualizaciones del clúster

• Actualización de binarios EXO y procedimientos de reconstrucción del tablero
• Migración de cachés de modelos y gestión de modelos pre-descargados sobre NFS
• Eliminación ordenada de nodos y reequilibrio de cargas de trabajo