提出FlexiFlow动态模型切换系统

Abhilash Jindal等提出FlexiFlow，在机器学习工作流中根据当前模型准确率动态切换备用模型，并通过多臂老虎机方法综合模型运行时、用户定义断言通过概率和工作流结构来排序模型。基于论文摘要，真实工作流实验显示，运行时切换模型并复用中间结果可使准确率最高提升23%，相较顺序运行获得48%效率收益；作者还指出标准Thompson采样不足以应对此类工作流模型切换。

摘自 arXiv · cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。