Weco

La construcción y optimización de pipelines de aprendizaje automático a menudo implica una iteración manual y exhaustiva. Encontrar el código de mayor rendimiento requiere una inversión de tiempo considerable en experimentación, ajustes y evaluación. Weco introduce un enfoque sistemático, aprovechando un agente de IA para automatizar este complejo proceso. Impulsado por AIDE (Agentic Iterative Design Engine), Weco actúa como tu ingeniero de investigación de IA, transformando tus benchmarks de evaluación en un sistema de auto-mejora. Ejecuta experimentos de forma autónoma, refinando tu código en función de tus métricas especificadas para descubrir soluciones de mayor rendimiento.

Capacidades clave impulsadas por AIDE

• 🤖 Experimentación automatizada: AIDE genera y prueba sistemáticamente numerosas variaciones de código para tareas como la optimización del kernel de la GPU, el desarrollo de modelos y la ingeniería de prompts, a menudo ejecutando cientos de experimentos durante la noche. Esto te permite explorar un amplio espacio de soluciones sin intervención manual.

• 📊 Optimización basada en métricas: Tú defines los criterios de éxito: precisión, velocidad, costo o cualquier métrica personalizada. AIDE refina iterativamente el código, centrándose únicamente en mejorar el rendimiento con respecto a tu pipeline de evaluación específico hasta que la métrica indique una mejor solución. Este bucle impulsado por la evaluación supera demostrablemente la generación de código "one-shot", como se muestra en benchmarks como MLE-Bench de OpenAI, donde AIDE obtuvo 4 veces más medallas que el siguiente mejor agente autónomo.

• 🧠 Búsqueda amplia de código y comprensión del dominio: A diferencia del AutoML tradicional limitado a clases de modelos específicos, AIDE aprovecha los LLM para buscar en todo el espacio de código. Puede aplicar métodos en diversos dominios (NLP, CV, tabular) e incorporar conocimientos previos para campos especializados como las finanzas o la ciencia biomédica, a menudo descubriendo enfoques novedosos que los humanos podrían pasar por alto (validado en RE-Bench de METR).

• 💡 Guía en lenguaje natural: Si bien AIDE opera de forma autónoma, puedes inyectar tu experiencia en el dominio o requisitos específicos utilizando prompts en lenguaje natural, guiando el proceso de búsqueda del agente sin necesidad de un ajuste intrincado de hiperparámetros.

• 🛡️ Ejecución flexible y segura: El código generado se ejecuta dentro de un entorno de nube seguro y aislado gestionado por Weco, que aprovisiona automáticamente el hardware óptimo (CPU, GPU). Para las necesidades de soberanía de datos, está disponible una opción de ejecución on-premises, que te brinda control total. Conservas todos los derechos de propiedad intelectual de todo el código generado.

• ⚙️ Independiente del lenguaje y del framework: Optimiza el código en varios lenguajes y frameworks, incluidos Python, PyTorch, TensorFlow, y dirígete a diversos hardwares desde CPU y GPU hasta TPU y Apple Silicon.

Casos de uso prácticos

1. Optimización del rendimiento del modelo existente: Tienes un modelo PyTorch funcional para la detección de objetos, pero la latencia es demasiado alta para la producción. Proporcionas a Weco el código de tu modelo, el conjunto de datos de evaluación y especificas la métrica (por ejemplo, maximizar mAP manteniendo la latencia por debajo de 50 ms). AIDE itera en la arquitectura del modelo, el código de inferencia y, potencialmente, las técnicas de cuantificación, entregando un código optimizado que cumple con tu objetivo de rendimiento.

2. Aceleración de kernels de cómputo personalizados: Tu equipo se basa en un kernel CUDA o Triton personalizado para un paso de preprocesamiento crítico, pero se está convirtiendo en un cuello de botella. Usando Weco, proporcionas el código del kernel y un benchmark que mide su velocidad de ejecución. AIDE explora implementaciones alternativas, patrones de acceso a la memoria y estrategias de paralelización, con el objetivo de reducir significativamente el tiempo de ejecución, de forma similar a como superó a los expertos humanos en RE-Bench de METR para la optimización del kernel Triton.

3. Desarrollo de modelos tabulares de alto rendimiento: ¿Comienzas un nuevo proyecto para predecir la rotación de clientes utilizando un gran conjunto de datos tabulares? Proporciona a AIDE la descripción del esquema de datos y la métrica objetivo (por ejemplo, F1-score). AIDE genera pipelines de extremo a extremo, incluida la ingeniería de características (potencialmente creando indicadores específicos del dominio si se guía), la selección de modelos, el entrenamiento y el código de evaluación, iterando de forma autónoma para encontrar una solución de alto rendimiento, a menudo entregando una versión inicial en minutos.

¿Por qué Weco?

Weco ofrece un enfoque distintivo para el desarrollo de ML al automatizar el ciclo de optimización crucial, aunque a menudo laborioso. Su fortaleza radica en:

• Métricas centradas en el usuario: La optimización se basa completamente en tus datos, tu pipeline de evaluación y tu definición de éxito.

• Eficacia probada: Las capacidades de AIDE se validan a través de benchmarks líderes (OpenAI MLE-Bench, METR RE-Bench) y la adopción por laboratorios de IA de vanguardia y publicaciones de investigación (por ejemplo, AI Scientist-v2 de Sakana AI). Demuestra que intercambia recursos informáticos por una calidad de código superior.

• Flexibilidad: Adaptable a varios lenguajes de programación, frameworks de ML y objetivos de hardware.

• Escalabilidad: Diseñado para manejar tareas de optimización complejas durante períodos prolongados, refinando continuamente las soluciones.

Weco te permite a ti y a tu equipo concentraros en la estrategia y la resolución de problemas de alto nivel, mientras que AIDE se encarga de la experimentación intensiva basada en métricas necesaria para superar los límites de tus pipelines de ML.