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

Introducción a EXO y la agrupación local de IA

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

Instalación de EXO en macOS

• Configuración de Xcode, el kit de herramientas Metal y los prerequisitos de macOS
• Instalación de uv, Node.js y la cadena de herramientas Rust nightly
• Instalación de la bifurcación pinzada de macmon para monitoreo en 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 en modo solo CPU
• Estructura de directorios: rutas XDG Base Directory para configuración, datos, caché y registros

Descubrimiento automático de dispositivos y formación del clúster

• Comprensión del descubrimiento automático basado en libp2p a través de redes locales
• Configuración de espacios de nombres personalizados con EXO_LIBP2P_NAMESPACE para el aislamiento del clúster
• Verificación de la pertenencia de los nodos 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 los cables y restricciones de topología de puertos en Mac Studio
• Sincronización de las versiones de macOS en todos los nodos del clúster
• Resolución de problemas de descubrimiento de RDMA y configuración DHCP

Despliegue de modelos de última generación

• Uso del tablero para cargar y fragmentar los modelos DeepSeek v3.1, Qwen3-235B y la familia Llama
• Vista previa de las ubicaciones de instancias mediante el punto de conexión /instance/previews de la API
• Creación de instancias de modelos con fragmentación por tuberías o paralelismo tensorial
• Configuración de tarjetas de modelo personalizadas desde el hub de HuggingFace

Monitoreo y resolución de problemas

• Lectura de los registros de 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 el análisis de cuellos de botella de rendimiento

Mantenimiento y actualización del clúster

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