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English(EN) Feasible-First Exploration for Constrained ML Deployment Optimization in Crash-Prone Hierarchical Search Spaces

新方法优化易崩溃搜索空间中的机器学习部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种名为热预算退火（TBA）的新方法，用于优化在挑战性环境中部署的机器学习模型。该方法解决了许多配置崩溃或违反约束的问题，这是层级搜索空间中常见的问题。TBA首先探索可行区域，然后使用模型指导的优化，并结合试用超时和子空间黑名单等机制来处理硬件故障。该方法在合成基准测试和实际GPU部署上进行了测试，显示出改进的模型发现能力并减少了资源浪费。 AI

影响 提高了在受限硬件上部署ML模型的效率，可能降低成本并加速产品上市时间。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Christian Lysenst{\o}en ·

    面向易崩溃分层搜索空间的受限机器学习部署优化之可行性优先探索

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  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Christian Lysenstøen ·

    面向易崩溃分层搜索空间的受限机器学习部署优化之可行性优先探索

    Deploying machine learning models under production constraints requires joint optimization over model family, quantization scheme, runtime backend, and serving configuration. This induces a hierarchical mixed-variable search space in which many configurations are invalid: evaluat…

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