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AntBatchInfer：Kubernetes 集群中的弹性批量推断
内容提要
本研究提出了多种优化机器学习推理的方法，包括LazyBatching技术、InferLine系统、EDL-Dist深度学习压缩、KFServing解决方案、BCEdge调度框架、EdgeBERT算法、MLProxy自适应反向代理和EdgeOL边缘在线学习框架。这些方法在响应时间、吞吐量、成本和能效方面显著提升。
关键要点
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LazyBatching技术通过独立的图节点粒度优化动态推理请求，提升响应时间、吞吐量和SLA满足度。
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InferLine系统能够自动调整各阶段的自动缩放，以最小化成本或实现服务水平目标。
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EDL-Dist深度学习压缩方法支持从大型深度模型创建紧凑的学生模型，吞吐量提高3.125倍。
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KFServing解决方案在保持简洁界面的同时，缓解基础设施成本与GPU推理的自动扩容挑战。
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BCEdge调度框架通过自适应分批和并发执行，提高系统利用率并满足质量服务要求。
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EdgeBERT算法通过动态电压频率缩放实现低能耗，同时满足预定的目标延迟。
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MLProxy自适应反向代理优化无服务器计算系统的机器学习服务工作负载，降低成本和SLA违规。
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EdgeOL边缘在线学习框架优化推理准确率和能量效率，显著降低微调执行时间和能量消耗。
延伸问答
LazyBatching技术如何优化动态推理请求？
LazyBatching技术通过独立的图节点粒度优化动态推理请求，提升了平均响应时间、吞吐量和SLA满足度。
InferLine系统的主要功能是什么？
InferLine系统能够根据查询到达流程的变化自动调整各阶段的自动缩放，以最小化成本或实现服务水平目标。
EDL-Dist深度学习压缩方法的优势是什么？
EDL-Dist方法支持从大型深度模型创建紧凑的学生模型，其吞吐量比在线知识蒸馏基准方法提高了3.125倍，且精度相当或更高。
KFServing解决方案如何应对基础设施成本问题？
KFServing在保持简洁界面的同时，缓解了基础设施成本与GPU推理的自动扩容挑战。
BCEdge调度框架的工作原理是什么？
BCEdge调度框架通过自适应分批和并发执行，提高系统利用率并满足质量服务要求。
EdgeBERT算法如何实现低能耗推理？
EdgeBERT算法通过动态电压频率缩放实现低能耗，同时满足预定的目标延迟。
