vllm-project/aibrix 项目中的 CI 效率优化实践
2025-06-24 22:13:47作者:秋阔奎Evelyn
在 vllm-project/aibrix 项目的持续集成(CI)流程中,构建任务最初采用了串行执行的方式。随着项目的发展,这种串行构建方式逐渐暴露出效率问题,导致整体构建时间较长。本文将详细介绍如何通过并行化构建任务来优化 CI 流程,提升构建效率。
问题背景
在初始版本的 CI 实现中,项目采用了顺序执行的方式处理多个镜像构建任务。这种设计虽然实现简单,但存在明显的性能瓶颈:每个构建任务都需要等待前一个任务完成后才能开始,导致整体构建时间等于所有单个构建时间的总和。
优化方案
针对这一问题,项目团队决定引入并行任务机制。具体优化措施包括:
- 任务分组:将原本串行的构建任务划分为三个独立的构建作业
- 并行执行:利用 CI 系统的并行执行能力,让三个构建作业同时运行
- 资源分配:确保 CI 环境有足够的资源支持并行构建而不产生资源争用
- 后处理作业同步:相应地更新后提交作业,确保其能正确处理并行构建的结果
技术实现要点
实现并行化构建需要考虑以下几个技术要点:
- 依赖管理:确保并行任务之间没有不必要的依赖关系
- 资源隔离:每个并行任务应有独立的工作空间,避免文件冲突
- 结果收集:需要设计机制来汇总并行任务的结果和产物
- 错误处理:当某个并行任务失败时,应有合理的错误处理流程
预期收益
通过实施并行化构建,项目预期将获得以下收益:
- 构建时间缩短:理论上构建时间可缩短至最慢的单个构建任务的时间
- 资源利用率提高:充分利用 CI 环境的计算资源
- 开发效率提升:更快的反馈循环有助于加速开发迭代
- 成本优化:在按使用时间计费的 CI 环境中可降低费用
实施建议
对于希望在自己的项目中实施类似优化的团队,建议考虑以下步骤:
- 分析现有构建流程:识别可以并行化的独立任务
- 评估资源需求:确保 CI 环境有足够的资源支持并行执行
- 逐步实施:先并行化部分任务,验证效果后再扩展
- 监控和调优:持续监控并行化效果,根据实际情况调整并行策略
这种优化不仅适用于 vllm-project/aibrix 项目,对于任何有多个独立构建步骤的项目都具有参考价值。通过合理的并行化设计,可以显著提升 CI/CD 管道的效率,为开发团队带来更好的体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
464
3.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
273
310
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
196
80
暂无简介
Dart
715
172
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
285
331
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
844
424
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
106
120
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.26 K
692