ModelLakeFishing

ModelLakeFishing 框架支持从百万级模型湖中进行高效检索

研究人员开发了 ModelLakeFishing，一个新颖的框架，旨在从包含数百万个可重用模型的庞大集合（称为模型湖）中高效检索合适的模型。该系统将元数据和历史性能数据整合到图中，学习模型和查询的嵌入，并使用分层可导航小世界 (HNSW) 索引进行快速候选检索。该框架通过最初检索 1,000 个候选模型而不进行详尽评分来优先考虑速度，然后根据数据集、任务和评估指标等特定查询标准进行重新排序，以确定排名前 10 的模型。