論文の概要: DATCloud: A Model-Driven Framework for Multi-Layered Data-Intensive Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18257v2
- Date: Mon, 10 Feb 2025 04:17:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 17:37:38.022889
- Title: DATCloud: A Model-Driven Framework for Multi-Layered Data-Intensive Architectures
- Title(参考訳): DATCloud - 多層データ集約アーキテクチャのためのモデル駆動フレームワーク
- Authors: Moamin Abughazala, Henry Muccini,
- Abstract要約: DATCloudは、多層アーキテクチャのモデリング、検証、洗練を容易にするために設計されたモデル駆動フレームワークである。
Uffizi GalleryのVASARIシステムによる初期検証では、モデリング時間が40%削減され、手作業による手法に比べて柔軟性が32%向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6037279419318131
- License:
- Abstract: The complexity of multi-layered, data-intensive systems demands frameworks that ensure flexibility, scalability, and efficiency. DATCloud is a model-driven framework designed to facilitate the modeling, validation, and refinement of multi-layered architectures, addressing scalability, modularity, and real-world requirements. By adhering to ISO/IEC/IEEE 42010 standards, DATCloud leverages structural and behavioral meta-models and graphical domain-specific languages (DSLs) to enhance reusability and stakeholder communication. Initial validation through the VASARI system at the Uffizi Gallery demonstrates a 40% reduction in modeling time and a 32% improvement in flexibility compared to manual methods. While effective, DATCloud is a work in progress, with plans to integrate advanced code generation, simulation tools, and domain-specific extensions to further enhance its capabilities for applications in healthcare, smart cities, and other data-intensive domains.
- Abstract(参考訳): マルチレイヤでデータ集約型のシステムの複雑さは、柔軟性、スケーラビリティ、効率性を保証するフレームワークを必要とする。
DATCloudは、マルチレイヤアーキテクチャのモデリング、検証、改善、スケーラビリティ、モジュール性、現実世界の要求への対処を容易にするために設計された、モデル駆動のフレームワークである。
ISO/IEC/IEEE 42010標準に準拠したDATCloudは、構造的および行動的メタモデルとグラフィカルドメイン固有言語(DSL)を活用して、再利用性とステークホルダーのコミュニケーションを強化する。
Uffizi GalleryのVASARIシステムによる初期検証では、モデリング時間が40%削減され、手作業による手法に比べて柔軟性が32%向上した。
DATCloudは効果があるものの、先進的なコード生成、シミュレーションツール、ドメイン固有の拡張を統合して、医療、スマートシティ、その他のデータ集約ドメインにおけるアプリケーションの機能をさらに強化する計画である。
関連論文リスト
- A Layered Architecture for Developing and Enhancing Capabilities in Large Language Model-based Software Systems [18.615283725693494]
本稿では,Large Language Models (LLM) ソフトウェアシステムの開発を異なるレイヤにまとめる階層アーキテクチャを提案する。
これらのレイヤと機能を整合させることで、このフレームワークは、効果的かつ効率的な方法で機能の体系的な実装を奨励します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T09:18:20Z) - AmoebaLLM: Constructing Any-Shape Large Language Models for Efficient and Instant Deployment [13.977849745488339]
AmoebaLLMは任意の形状の大規模言語モデルの即時導出を可能にする新しいフレームワークである。
AmoebaLLMは、様々なプラットフォームやアプリケーションに適した迅速なデプロイメントを著しく促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T22:02:28Z) - NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs [64.00053046838225]
NVLM 1.0は、フロンティアクラスのマルチモーダル言語モデル(LLM)のファミリーであり、視覚言語タスクの最先端結果を実現する。
トレーニング効率とマルチモーダル推論能力を両立させる新しいアーキテクチャを提案する。
我々は、NVLM-1.0モデルのための生産級マルチモーダリティを開発し、視覚言語タスクに優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T17:59:06Z) - MMEvol: Empowering Multimodal Large Language Models with Evol-Instruct [148.39859547619156]
我々は,新しいマルチモーダル命令データ進化フレームワークであるMMEvolを提案する。
MMEvolは、きめ細かい知覚、認知的推論、相互作用の進化の洗練された組み合わせによって、データ品質を反復的に改善する。
提案手法は,9つのタスクにおいて,最先端モデルに比べて有意に少ない精度でSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T17:44:00Z) - A Blueprint Architecture of Compound AI Systems for Enterprise [18.109450556443782]
我々は、企業環境で運用する複合AIシステムのための青写真アーキテクチャを、費用対効果と実用性で導入する。
提案したアーキテクチャは,既存の計算とデータインフラストラクチャとのシームレスな統合を目標としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-02T01:16:32Z) - LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition [56.40953749310957]
CALM -- 言語モデルの拡張のための構成 -- は、モデル間の相互アテンションを導入して、表現を構成し、新しい機能を有効にする。
低リソース言語で訓練されたより小さなモデルでPaLM2-Sを増強すると、英語への翻訳のようなタスクで最大13%の改善が達成される。
PaLM2-Sがコード固有モデルで拡張されると、コード生成や説明タスクのベースモデルよりも40%向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T18:53:01Z) - Serving Deep Learning Model in Relational Databases [70.53282490832189]
リレーショナルデータ上での深層学習(DL)モデルの実現は、様々な商業分野や科学分野において重要な要件となっている。
最先端のDL中心アーキテクチャは、DL計算を専用のDLフレームワークにオフロードします。
UDF中心アーキテクチャの可能性は、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)内の1つ以上のテンソル計算をユーザ定義関数(UDF)にカプセル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T06:01:35Z) - Reformulating Vision-Language Foundation Models and Datasets Towards
Universal Multimodal Assistants [65.47222691674074]
Muffinフレームワークは、事前訓練された視覚言語モデルを使用して視覚信号のプロバイダとして機能する。
UniMM-Chatデータセットはデータセットの相補性を探求し、高品質で多様なマルチモーダル命令を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-01T12:35:18Z) - TaCA: Upgrading Your Visual Foundation Model with Task-agnostic
Compatible Adapter [21.41170708560114]
視覚基盤モデルに基づくアプリケーションが増えている。
システムのアップグレードを伴う状況では、新しい基盤モデルに適応するために、下流モジュールを再訓練することが不可欠です。
パラメータ効率とタスク非依存のアダプタであるTaCAを導入し,異なる基礎モデル間の互換性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T03:00:24Z) - ModelCI-e: Enabling Continual Learning in Deep Learning Serving Systems [21.37434583546624]
本稿では,この問題を解決するために,ModelCI-e(継続的インテグレーションと進化)と呼ばれる軽量MLOpsプラグインを実装した。
ModelCI-eは継続学習(CL)とMLデプロイメント技術を採用し、モデルの更新と検証をエンドツーエンドでサポートする。
予備的な結果は、ModelCI-eのユーザビリティを示し、モデル更新と推論ワークロード間の干渉を取り除くことが、システム効率の向上に不可欠であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-06T13:28:51Z) - Edge-assisted Democratized Learning Towards Federated Analytics [67.44078999945722]
本稿では,エッジ支援型民主化学習機構であるEdge-DemLearnの階層的学習構造を示す。
また、Edge-DemLearnを柔軟なモデルトレーニングメカニズムとして検証し、リージョンに分散制御と集約の方法論を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T11:46:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。