論文の概要: LoCoML: A Framework for Real-World ML Inference Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14165v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 01:35:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:43.513129
• Title: LoCoML: A Framework for Real-World ML Inference Pipelines
• Title（参考訳）: LoCoML: 実世界のML推論パイプラインのためのフレームワーク
• Authors: Kritin Maddireddy, Santhosh Kotekal Methukula, Chandrasekar Sridhar, Karthik Vaidhyanathan,
• Abstract要約: LoCoMLは、さまざまな機械学習モデルの統合を簡単にするために設計されたローコードフレームワークである。 LoCoMLは少量の計算負荷しか加えず、大規模なML統合に効率的かつ効果的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The widespread adoption of machine learning (ML) has brought forth diverse models with varying architectures, and data requirements, introducing new challenges in integrating these systems into real-world applications. Traditional solutions often struggle to manage the complexities of connecting heterogeneous models, especially when dealing with varied technical specifications. These limitations are amplified in large-scale, collaborative projects where stakeholders contribute models with different technical specifications. To address these challenges, we developed LoCoML, a low-code framework designed to simplify the integration of diverse ML models within the context of the \textit{Bhashini Project} - a large-scale initiative aimed at integrating AI-driven language technologies such as automatic speech recognition, machine translation, text-to-speech, and optical character recognition to support seamless communication across more than 20 languages. Initial evaluations show that LoCoML adds only a small amount of computational load, making it efficient and effective for large-scale ML integration. Our practical insights show that a low-code approach can be a practical solution for connecting multiple ML models in a collaborative environment.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の普及により、さまざまなアーキテクチャやデータ要件を備えた多様なモデルが生まれ、これらのシステムを現実世界のアプリケーションに統合する上での新たな課題がもたらされた。 従来のソリューションは、特に様々な技術的仕様を扱う際に、異種モデルの接続の複雑さを管理するのに苦労することが多い。 これらの制限は、ステークホルダが異なる技術仕様のモデルに貢献する大規模な共同プロジェクトにおいて増幅されます。 これらの課題に対処するために,私たちは,‘textit{Bhashini Project}’というコンテキスト内でのさまざまなMLモデルの統合を簡略化するために設計されたローコードフレームワークであるLoCoMLを開発した。 最初の評価では、LoCoMLは少量の計算負荷しか加えず、大規模なML統合に効率的かつ効果的であることが示された。 我々の実践的な洞察は、ローコードアプローチが協調環境で複数のMLモデルを接続する実用的なソリューションであることを示している。

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