EXO: Implementación de un Cluster de IA Local de Extremo a Extremo

Introducción a EXO y Clustering de IA Local

• 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 libp2p, backend MLX, panel 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 Rust toolchain nightly
• Instalación del fork pinhead macmon para la monitorización de Apple Silicon
• Clonar el repositorio y construir el panel de control con npm
• Ejecutar EXO desde el código fuente y verificar el panel 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 panel de control 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 Cluster

• Comprensión del auto-descubrimiento basado en libp2p a través de redes locales
• Configuración de namespaces personalizados con EXO_LIBP2P_NAMESPACE para el aislamiento del cluster
• Verificación de la membresía del nodo en la vista del cluster del panel de control
• Gestión de fallos de descubrimiento y problemas de segmentación de red

Habilitación de RDMA sobre Thunderbolt 5

• Arquitectura RDMA y la afirmación de reducción del 99 por ciento en latencia
• Habilitación de RDMA en el modo de recuperación de macOS con rdma_ctl
• Requisitos de cables y restricciones de topología de puertos en Mac Studio
• Concordancia de versiones de macOS entre todos los nodos del cluster
• Solución de problemas de descubrimiento de RDMA y configuración DHCP

Despliegue de Modelos de Vanguardia

• Uso del panel de control para cargar y fragmentar modelos DeepSeek v3.1, Qwen3-235B y la familia Llama
• Vista previa de asignaciones de instancias con el punto final /instance/previews de la API
• Creación de instancias de modelo con fragmentación por pipeline o paridad tensorial
• Configuración de tarjetas de modelo personalizadas desde HuggingFace hub

Monitorización y Solución de Problemas

• Lectura de registros EXO y comprensión del rastreo distribuido
• Interpretación de la salud del cluster en la vista del cluster del panel de control
• Diagnóstico de fallos en nodos trabajadores y comportamiento de reconexión
• Uso de EXO_TRACING_ENABLED para el análisis de cuellos de botella de rendimiento

Mantenimiento y Actualización del Cluster

• Actualización de binarios EXO y procedimientos de reconstrucción del panel de control
• Migración de cachés de modelos y gestión de modelos descargados previamente sobre NFS
• Eliminación ordenada de nodos y reequilibrio de cargas de trabajo