論文の概要: Enhancing Cluster Resilience: LLM-agent Based Autonomous Intelligent Cluster Diagnosis System and Evaluation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05349v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 06:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:59.171760
• Title: Enhancing Cluster Resilience: LLM-agent Based Autonomous Intelligent Cluster Diagnosis System and Evaluation Framework
• Title（参考訳）: クラスタレジリエンスの強化:LCMエージェントによる自律的インテリジェントクラスタ診断システムと評価フレームワーク
• Authors: Honghao Shi, Longkai Cheng, Wenli Wu, Yuhang Wang, Xuan Liu, Shaokai Nie, Weixv Wang, Xuebin Min, Chunlei Men, Yonghua Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、自律的なインテリジェントシステムの構築を可能にしている。 我々は,AIクラスタ内の問題を自律的に診断し,解決するLLMエージェントシステムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.314083357084389
• License:
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) and related technologies such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Diagram of Thought (DoT) have enabled the creation of autonomous intelligent systems capable of performing cluster diagnostics and troubleshooting. By integrating these technologies with self-play methodologies, we have developed an LLM-agent system designed to autonomously diagnose and resolve issues within AI clusters. Our innovations include a knowledge base tailored for cluster diagnostics, enhanced LLM algorithms, practical deployment strategies for agents, and a benchmark specifically designed for evaluating LLM capabilities in this domain. Through extensive experimentation across multiple dimensions, we have demonstrated the superiority of our system in addressing the challenges faced in cluster diagnostics, particularly in detecting and rectifying performance issues more efficiently and accurately than traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とその関連技術(RAG)やDiagram of Thought(DoT)など)の最近の進歩により、クラスタ診断やトラブルシューティングが可能な自律的なインテリジェントシステムの構築が可能になった。 これらの技術を自己再生手法に統合することにより、AIクラスタ内の問題を自律的に診断し解決するLLMエージェントシステムを開発した。 私たちのイノベーションには、クラスタ診断に適した知識ベース、拡張LLMアルゴリズム、エージェントの実践的デプロイメント戦略、この領域でLLM機能を評価するために特別に設計されたベンチマークが含まれています。 複数次元にわたる広範囲な実験を通じて,クラスタ診断において直面する課題,特に従来の手法よりも効率よく,正確な性能問題の検出と修正に対処する上で,システムの優位性を実証した。

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