Fugu-MT 論文翻訳(概要): RLOps: Development Life-cycle of Reinforcement Learning Aided Open RAN

論文の概要: RLOps: Development Life-cycle of Reinforcement Learning Aided Open RAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06978v1
Date: Fri, 12 Nov 2021 22:57:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-16 17:42:20.477467
Title: RLOps: Development Life-cycle of Reinforcement Learning Aided Open RAN
Title（参考訳）: RLOps:オープンRANを活用した強化学習のライフサイクル開発
Authors: Peizheng Li, Jonathan Thomas, Xiaoyang Wang, Ahmed Khalil, Abdelrahim Ahmad, Rui Inacio, Shipra Kapoor, Arjun Parekh, Angela Doufexi, Arman Shojaeifard, Robert Piechocki
Abstract要約: この記事では、機械学習(ML)の原則、特にOpen RANスタックに関連する強化学習(RL)を紹介します。開発ライフサイクルを通じてML/RLモデルが直面する課題を分類する。モデル仕様,開発・蒸留,生産環境提供,運用監視,安全・セキュリティ,データエンジニアリングプラットフォームなど,RLOPSの基本部分について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.279828770269723
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Radio access network (RAN) technologies continue to witness massive growth, with Open RAN gaining the most recent momentum. In the O-RAN specifications, the RAN intelligent controller (RIC) serves as an automation host. This article introduces principles for machine learning (ML), in particular, reinforcement learning (RL) relevant for the O-RAN stack. Furthermore, we review state-of-the-art research in wireless networks and cast it onto the RAN framework and the hierarchy of the O-RAN architecture. We provide a taxonomy of the challenges faced by ML/RL models throughout the development life-cycle: from the system specification to production deployment (data acquisition, model design, testing and management, etc.). To address the challenges, we integrate a set of existing MLOps principles with unique characteristics when RL agents are considered. This paper discusses a systematic life-cycle model development, testing and validation pipeline, termed: RLOps. We discuss all fundamental parts of RLOps, which include: model specification, development and distillation, production environment serving, operations monitoring, safety/security and data engineering platform. Based on these principles, we propose the best practices for RLOps to achieve an automated and reproducible model development process.
Abstract（参考訳）: 無線アクセスネットワーク(RAN)技術は、Open RANが最新の勢いを増しているのを目撃し続けている。 O-RAN仕様では、RANインテリジェントコントローラ(RIC)が自動化ホストとして機能している。本稿では,機械学習(ML)の原則,特にO-RANスタックに関連する強化学習(RL)を紹介する。さらに、無線ネットワークにおける最先端の研究を概観し、RANフレームワークとO-RANアーキテクチャの階層構造に実装する。本稿では,ML/RLモデルに直面する課題を,システム仕様から製品展開(データ取得,モデル設計,テスト,管理など)まで,開発ライフサイクルを通じて分類する。これらの課題に対処するため、rlエージェントを検討する際に、既存のmlops原則とユニークな特徴を統合する。本稿では,llopsと呼ばれるシステム的ライフサイクルモデル開発,テスト,検証パイプラインについて述べる。モデル仕様,開発・蒸留,生産環境提供,運用監視,安全・セキュリティ,データエンジニアリングプラットフォームなど,ROPの基本部分について論じる。これらの原則に基づいて,自動再現可能なモデル開発プロセスを実現するためのRLOPSのベストプラクティスを提案する。

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