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新方法优化易崩溃搜索空间中的机器学习部署

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。