COULER: Unified Machine Learning Workflow Optimization in Cloud

Core Concepts

COULER is designed for unified ML workflow optimization in the cloud, utilizing natural language descriptions and Large Language Models to enhance efficiency and reduce computational costs.

Abstract

Machine Learning workflows can be complex, resource-intensive, and time-consuming.
COULER aims to simplify workflow generation using natural language descriptions.
The system enhances workflow computation efficiency through automated caching and hyperparameter tuning.
COULER has been successfully deployed at ANT GROUP, improving CPU/Memory utilization and workflow completion rates.

Stats

COULERは1日に約22,000のワークフローを処理し、CPU/Memoryの利用率を15%以上向上させました。
データカードとモデルカードからの情報を使用して、LLMを活用して自動的にハイパーパラメータを調整します。

Quotes

Key Insights Distilled From

Couler

by Xiaoda Wang,... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07608.pdf

Deeper Inquiries

どのようにCOULERは異なるワークフローエンジンで統一されたプログラミングインターフェースを提供しますか？

COULERは、自然言語（NL）記述を使用してMLワークフローを生成する能力に重点を置いています。大規模言語モデル（LLM）をワークフロー生成に統合し、さまざまなワークフローエンジン向けの統一プログラムインターフェースを提供しています。これにより、異なるエンジンのAPI理解が不要となります。また、COULERは中間表現（IR）形式でワークフローを表現し、特定のバックエンド・ワークフローエンジンやプラットフォームに依存しない最適化が可能です。