Hugging Face ускоряет работу с данными в 3 раза
Команда Xet компании Hugging Face представила новый подход к оптимизации загрузки и скачивания данных на платформе Hub, который позволяет ускорить работу с файлами в 2-3 раза. В основе технологии лежит усовершенствованный метод контентно-определяемого разбиения данных (CDC), который революционно меняет способ хранения и передачи информации.
Масштаб проблемы впечатляет: на платформе Hub хранится почти 45 петабайт данных, распределенных по 2 миллионам репозиториев моделей, датасетов и пространств. При стандартном подходе к разбиению файлов на чанки размером 64 КБ, загрузка репозитория объемом 200 ГБ потребовала бы создания 3 миллионов записей в системе хранения. В масштабах всей платформы это могло бы привести к появлению 690 миллиардов чанков.
Команда Hugging Face выявила серьезные проблемы, возникающие при простом стремлении к максимальной дедупликации данных через уменьшение размера чанков. Миллионы отдельных запросов при каждой загрузке и скачивании создают критическую нагрузку на сетевую инфраструктуру. Также возникает чрезмерная нагрузка на базы данных и системы хранения, что приводит к значительному росту затрат на управление метаданными в таких сервисах как DynamoDB и S3.
Для решения этих проблем компания разработала и открыла исходный код инструментов xet-core и hf_xet, написанных на Rust и интегрированных с huggingface_hub. Новый подход фокусируется не только на дедупликации данных, но и на оптимизации их передачи по сети, хранения и общего опыта разработки.
Главной целью команды является обеспечение быстрого экспериментирования и эффективного сотрудничества для команд, работающих над моделями и датасетами.
