Khái niệm cốt lõi
AI/MLモデルの運用化における問題を解決するための新しい持続可能なコンセプトである「再利用可能なMLOps」の導入。
Tóm tắt
機械学習モデルの構築はますますアクセスしやすくなってきていますが、これらのモデルの運用化はまだ問題です。Acumos AIプラットフォームを紹介し、Acumosモデルランナーが持つ独自の能力を示しています。この論文では、「再利用可能なMLOps」というAI/MLオペレーション分野で新しい持続可能なコンセプトを導入し、既存の展開とインフラストラクチャを再利用して新しいモデルを提供する方法に焦点を当てています。また、AI/ML対応IoTアプリケーション向けに法的要件やAcumos連邦およびライセンスについても言及しています。
この論文では、Acumos AIプラットフォームが人工知能を誰にでもアクセス可能にし、AI/MLモデルを迅速かつ容易に運用化する際に多くの新しい機能を提供する方法も具体的に議論されています。さらに、「再利用可能なMLOps」から得られる時間や労力、コスト削減が具体的に説明されており、その特徴である「再利用可能な展開」「再利用可能なインフラストラクチャ」「ホットスワップ可能な機械学習モデル」が強調されています。
Thống kê
D. Panchal, I. Baran, D. Musgrove, and D. Lu, “Mlops: Automatic, zero-touch and reusable machine learning training and serving pipelines,” in 2023 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence Systems (IoTaIS), 2023, pp. 175–181.
D. Sculley, G. Holt, D. Golovin, E. Davydov, T. Phillips, D. Ebner, V. Chaudhary, M. Young, J.-F. Crespo, and D. Dennison, “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems,” in Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2.
M. M. John, H. H. Olsson, and J. Bosch, “Towards MLOps: A Framework and Maturity Model,” in 2021 47th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), 2021.
Trích dẫn
"再利用可能なMLOpsは持続可能なAIへの一歩であり、持続的かつ生産性向上した最新バージョンのモデルや動作変更が行える"
"Acumos Model Runnerは展開とインフラストラクチャの再利用性を高めるための革新的能力を提供している"
"時間や手動作業、コンピューティングリソースを節約しつつもサービスダウンタイムを最小限に抑えることができる"