Я хотел бы поделиться этим руководством из Конкурса студенческих кластеров на SuperComputing’22, чтобы модульно разделить тесты для систем машинного обучения.
У 13 международных команд было меньше часа, чтобы подготовить и запустить этот тест, и большинство из них преуспели, поделившись своими результатами на живой панели инструментов W&B.
Это часть постоянных усилий сообщества по модульности систем машинного обучения и автоматизации их сравнительного анализа, исследования пространства проектирования и оптимизации с использованием совместимых сценариев MLOps/DevOps.
Большое спасибо OctoML и MLCommons за поддержку этого проекта!
Если у вас есть 20 минут, ознакомьтесь с нашим учебным пособием, чтобы запустить эталонный тест вывода MLPerf в вашей системе и оставить свой отзыв!
Не стесняйтесь следовать нашей дорожной карте развития и присоединиться к этому общественному проекту здесь.
Мы с нетерпением ждем возможности продолжить работу с сообществом над модульностью систем ML/AI и автоматизацией их сравнительного анализа, оптимизации, исследования пространства проектирования и развертывания!
