ModelPS：一个用于大规模编辑预训练模型的交互式协作平台
分布式、并行与集群计算
2021-08-17 v3 机器学习
摘要
AI工程已成为在背景各异的软件开发者中普及深度神经网络（DNN）模型的重要学科。尤其，在部署阶段改动这些DNN模型构成了巨大挑战。本研究提出并开发了一种低代码解决方案ModelPS（"Model Photoshop"的缩写），以实现并赋能协作式DNN模型编辑与智能模型服务。ModelPS解决方案体现两大变革性特性：1）友好的Web界面，供开发团队以低代码方式图形化共享与编辑DNN模型；2）后端模型精灵引擎，辅助开发者针对给定部署需求或约束定制模型编辑配置。我们对多种深度学习（DL）模型的案例研究表明，该系统可大幅降低开发与沟通开销并提升生产力。
引用
@article{arxiv.2105.08275,
title = {ModelPS: An Interactive and Collaborative Platform for Editing Pre-trained Models at Scale},
author = {Yuanming Li and Huaizheng Zhang and Shanshan Jiang and Fan Yang and Yonggang Wen and Yong Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08275},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 6 figures