論文の概要: Model Callers for Transforming Predictive and Generative AI Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15377v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 12:21:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 07:11:08.819659
• Title: Model Callers for Transforming Predictive and Generative AI Applications
• Title（参考訳）: 予測型および生成型AIアプリケーション変換のためのモデルキャラ
• Authors: Mukesh Dalal,
• Abstract要約: モデル呼び出し(model caller)と呼ばれる新しいソフトウェア抽象化を導入する。 モデル呼び出しは、AIとMLモデル呼び出しの仲介役として機能する。 我々は、モデル呼び出しのためのPythonライブラリのプロトタイプをリリースした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7195102129095003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a novel software abstraction termed "model caller," acting as an intermediary for AI and ML model calling, advocating its transformative utility beyond existing model-serving frameworks. This abstraction offers multiple advantages: enhanced accuracy and reduced latency in model predictions, superior monitoring and observability of models, more streamlined AI system architectures, simplified AI development and management processes, and improved collaboration and accountability across AI/ML/Data Science, software, data, and operations teams. Model callers are valuable for both creators and users of models within both predictive and generative AI applications. Additionally, we have developed and released a prototype Python library for model callers, accessible for installation via pip or for download from GitHub.
• Abstract（参考訳）: 我々は、AIおよびMLモデル呼び出しの仲介役として機能し、既存のモデル提供フレームワークを超えて、そのトランスフォーメーションユーティリティーを提唱する「モデル呼び出し」と呼ばれる新しいソフトウェア抽象化を導入する。 この抽象化には、モデルの予測における精度の向上とレイテンシの低減、モデルの監視と可観測性の向上、AIシステムアーキテクチャの合理化、AI開発と管理プロセスの簡略化、AI/ML/データサイエンス、ソフトウェア、データ、運用チーム間のコラボレーションと説明責任の改善など、さまざまなメリットがある。 モデル呼び出しは、予測AIアプリケーションと生成AIアプリケーションの両方において、モデルの作成者とユーザの両方にとって価値がある。 さらに、モデル呼び出しのためのPythonライブラリのプロトタイプを開発し、リリースしました。

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