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将机器学习并行化为最终用户服务(cs.DC)

随着 ML 应用程序变得越来越普遍,经过全面培训的系统越来越多地提供给广大公众,允许最终用户使用自己的数据提交查询,并高效地检索结果。随着此类服务的日益成熟,新的挑战已经变为如何使技术匹配上不断扩大的用户群体。在本文中,我们提出了一个分布式体系结构,可以利用该体系结构来并行化典型的 ML 系统管道。我们从由文本挖掘任务组成的案例研究开始,然后讨论如何将提出的方法泛化到许多类似的应用程序中。通过大范围的实验评估,我们证明了计算增益在促进分布式架构中的重要作用。

原文标题:Parallelizing Machine Learning as a Service for the End-User

原文:As ML applications are becoming ever more pervasive, fully-trained systems are made increasingly available to a wide public, allowing end-users to submit queries with their own data, and to efficiently retrieve results. With increasingly sophisticated such services, a new challenge is how to scale up to evergrowing user bases. In this paper, we present a distributed architecture that could be exploited to parallelize a typical ML system pipeline. We start from a case study consisting of a text mining service and then discuss how the proposed method can be generalized to many similar applications. We demonstrate the significance of the computational gain boosted by the distributed architecture by way of an extensive experimental evaluation.

原文作者:Daniela Loreti, Marco Lippi, Paolo Torroni

原文地址:http://arxiv.org/abs/2005.14080

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