AI框架BentoML中的Adaptive Batching算法
2024-12-20 07:37:37 1 举报Adaptive Batching是一种在AI框架BentoML中实现的算法，用于优化深度学习模型的训练过程。这种算法可以根据模型的损失变化自适应地调整批量大小，从而提高训练效率和准确性。与固定批量大小相比，Adaptive Batching能够更好地处理数据和计算资源的变化，从而实现更好的模型训练效果。
作者其他创作
大纲/内容
span class=\"equation-text\" contenteditable=\"false\" data-index=\"0\" data-equation=\
duration
样本集
约束
rate=0.2
优化缓冲区
生成令牌
1
记录
递增<<< 初始值
0
初始令牌
Optimizer
频率
网络延迟、初始化时间等
特征
···
BentoML Service API Batch
偏置项span style=\
2
7
拟合
请求计数器
因变量
now-last=time differ
平均耗时
6
log_outbound
3
capacity=1
10
=
触发
波动因子
限流
Token
5
初始请求
批处理耗时
4
双端队列
trigger_refresh
分析历史数据
自变量
TokenBucket
线性回归:np.linalg.lstsq
总体假设: 批次大小与处理时间是线性关系
0.000001
wait
每5秒
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