Fugu-MT 論文翻訳(概要): JetTrain: IDE-Native Machine Learning Experiments

論文の概要: JetTrain: IDE-Native Machine Learning Experiments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10857v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 17:53:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-19 15:05:44.109279
Title: JetTrain: IDE-Native Machine Learning Experiments
Title（参考訳）: JetTrain: IDE指向の機械学習実験
Authors: Artem Trofimov, Mikhail Kostyukov, Sergei Ugdyzhekov, Natalia Ponomareva, Igor Naumov, Maksim Melekhovets
Abstract要約: JetTrainは、機械学習(ML)実験をローンチするための統合開発環境(IDE)ツールである。ユーザはローカルでコードを書いてデバッグし、オンデマンドのハードウェアを使ってリモートでシームレスに実行できる。このアプローチは、MLトレーニング問題の参入障壁を低くし、実験スループットを向上させることができると我々は主張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.23507375452691
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Integrated development environments (IDEs) are prevalent code-writing and debugging tools. However, they have yet to be widely adopted for launching machine learning (ML) experiments. This work aims to fill this gap by introducing JetTrain, an IDE-integrated tool that delegates specific tasks from an IDE to remote computational resources. A user can write and debug code locally and then seamlessly run it remotely using on-demand hardware. We argue that this approach can lower the entry barrier for ML training problems and increase experiment throughput.
Abstract（参考訳）: 統合開発環境(IDE)は一般的なコード記述およびデバッグツールである。しかし、機械学習(ml)実験の開始にはまだ広く採用されていない。この作業は、IDEからリモート計算リソースに特定のタスクを委譲するIDE統合ツールであるJetTrainを導入することで、このギャップを埋めることを目的としている。ユーザはローカルでコードを書いてデバッグし、オンデマンドのハードウェアを使ってリモートでシームレスに実行できる。このアプローチは、MLトレーニング問題の参入障壁を低くし、実験スループットを向上させることができる。

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