論文の概要: CodeReef: an open platform for portable MLOps, reusable automation
actions and reproducible benchmarking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07935v2
- Date: Mon, 27 Jan 2020 11:09:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 18:11:58.356762
- Title: CodeReef: an open platform for portable MLOps, reusable automation
actions and reproducible benchmarking
- Title（参考訳）: CodeReef: ポータブルMLOps、再利用可能な自動化アクション、再現可能なベンチマークのためのオープンプラットフォーム
- Authors: Grigori Fursin, Herve Guillou and Nicolas Essayan
- Abstract要約: CodeReef - クロスプラットフォームMLOps(MLSysOps)を実現するために必要なすべてのコンポーネントを共有するオープンプラットフォームを提供する。
CodeReefソリューションも導入しています – 非仮想化、ポータブル、カスタマイズ可能なアーカイブファイルとしてモデルをパッケージ化し、共有する手段です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2148535041822524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present CodeReef - an open platform to share all the components necessary
to enable cross-platform MLOps (MLSysOps), i.e. automating the deployment of ML
models across diverse systems in the most efficient way. We also introduce the
CodeReef solution - a way to package and share models as non-virtualized,
portable, customizable and reproducible archive files. Such ML packages include
JSON meta description of models with all dependencies, Python APIs, CLI actions
and portable workflows necessary to automatically build, benchmark, test and
customize models across diverse platforms, AI frameworks, libraries, compilers
and datasets. We demonstrate several CodeReef solutions to automatically build,
run and measure object detection based on SSD-Mobilenets, TensorFlow and COCO
dataset from the latest MLPerf inference benchmark across a wide range of
platforms from Raspberry Pi, Android phones and IoT devices to data centers.
Our long-term goal is to help researchers share their new techniques as
production-ready packages along with research papers to participate in
collaborative and reproducible benchmarking, compare the different
ML/software/hardware stacks and select the most efficient ones on a Pareto
frontier using online CodeReef dashboards.
- Abstract（参考訳）: 私たちは、クロスプラットフォームmlops(mlsysops)を可能にするために必要なすべてのコンポーネントを共有するためのオープンなプラットフォームであるcodereefを紹介します。
CodeReefソリューションも導入しています – 非仮想化、ポータブル、カスタマイズ可能、再現可能なアーカイブファイルとしてモデルをパッケージ化し、共有する手段です。
MLパッケージには、すべての依存関係を持つモデルのJSONメタ記述、Python API、CLIアクション、さまざまなプラットフォーム、AIフレームワーク、ライブラリ、コンパイラ、データセットをまたいだモデルの自動ビルド、ベンチマーク、テスト、カスタマイズに必要なポータブルワークフローが含まれている。
最新のMLPerf推論ベンチマークから,Raspberry Pi,Androidスマートフォン,IoTデバイスからデータセンタに至るまで,さまざまなプラットフォームを対象とした,SSD-Mobilenets,TensorFlow,COCOデータセットに基づくオブジェクト検出を自動的に構築,実行,測定するCodeReefソリューションをデモした。
私たちの長期的な目標は、コラボレーションと再現可能なベンチマークに参加し、異なるml/ソフトウェア/ハードウェアスタックを比較し、オンラインcodereefダッシュボードを使用してparetoフロンティアで最も効率的なものを選択するための研究論文とともに、新たな技術をプロダクション対応パッケージとして共有することにあります。
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