Weco

Разработка и оптимизация конвейеров машинного обучения часто связаны с обширными итерациями, выполняемыми вручную. Поиск наиболее производительного кода требует значительных временных затрат на эксперименты, настройку и оценку. Weco представляет систематизированный подход, использующий AI-агента для автоматизации этого сложного процесса. Основанный на AIDE (Agentic Iterative Design Engine), Weco выступает в роли вашего AI-исследователя, превращая ваши эталонные тесты в самосовершенствующуюся систему. Он автономно проводит эксперименты, улучшая ваш код на основе заданных вами метрик, чтобы находить более эффективные решения.

Ключевые возможности, основанные на AIDE

• 🤖 Автоматизированное экспериментирование: AIDE систематически генерирует и тестирует многочисленные вариации кода для таких задач, как оптимизация GPU-ядра, разработка моделей и промт-инжиниринг, часто запуская сотни экспериментов за ночь. Это позволяет вам исследовать огромное пространство решений без ручного вмешательства.

• 📊 Оптимизация, управляемая метриками: Вы определяете критерии успеха – точность, скорость, стоимость или любую пользовательскую метрику. AIDE итеративно улучшает код, сосредотачиваясь исключительно на повышении производительности в соответствии с вашим конкретным конвейером оценки, пока метрика не укажет на лучшее решение. Этот цикл, управляемый оценкой, явно превосходит однократную генерацию кода, как показано в эталонных тестах, таких как MLE-Bench от OpenAI, где AIDE завоевал в 4 раза больше медалей, чем следующий лучший автономный агент.

• 🧠 Широкий поиск кода и понимание предметной области: В отличие от традиционного AutoML, ограниченного конкретными классами моделей, AIDE использует LLM для поиска во всем пространстве кода. Он может применять методы в различных областях (NLP, CV, табличные данные) и включать фоновые знания для специализированных областей, таких как финансы или биомедицинские науки, часто обнаруживая новые подходы, которые люди могли бы упустить (подтверждено в RE-Bench от METR).

• 💡 Руководство на естественном языке: Хотя AIDE работает автономно, вы можете вводить свой опыт в предметной области или конкретные требования, используя подсказки на естественном языке, направляя процесс поиска агента без необходимости сложной настройки гиперпараметров.

• 🛡️ Гибкое и безопасное выполнение: Сгенерированный код выполняется в безопасной, изолированной облачной среде, управляемой Weco, автоматически предоставляя оптимальное оборудование (CPU, GPU). Для нужд суверенитета данных доступна возможность локального выполнения, предоставляющая вам полный контроль. Вы сохраняете полные права интеллектуальной собственности на весь сгенерированный код.

• ⚙️ Агностичность к языкам и фреймворкам: Оптимизируйте код на различных языках и фреймворках, включая Python, PyTorch, TensorFlow, и ориентируйтесь на различное оборудование от CPU и GPU до TPU и Apple Silicon.

Практические примеры использования

1. Оптимизация производительности существующей модели: У вас есть работающая модель PyTorch для обнаружения объектов, но задержка слишком велика для производства. Вы предоставляете Weco код вашей модели, набор данных для оценки и указываете метрику (например, максимизировать mAP, сохраняя задержку ниже 50 мс). AIDE выполняет итерации по архитектуре модели, коду логического вывода и, возможно, методам квантования, предоставляя оптимизированный код, который соответствует вашей цели по производительности.

2. Ускорение пользовательских вычислительных ядер: Ваша команда полагается на пользовательское ядро CUDA или Triton для важного этапа предварительной обработки, но оно становится узким местом. Используя Weco, вы предоставляете код ядра и эталонный тест, измеряющий скорость его выполнения. AIDE исследует альтернативные реализации, шаблоны доступа к памяти и стратегии параллелизации, стремясь значительно сократить время выполнения, подобно тому, как он превзошел человеческих экспертов в RE-Bench от METR для оптимизации ядра Triton.

3. Разработка высокопроизводительных табличных моделей: Начинаете новый проект по прогнозированию оттока клиентов с использованием большого набора табличных данных? Предоставьте AIDE описание схемы данных и целевую метрику (например, F1-score). AIDE генерирует сквозные конвейеры, включая разработку функций (возможно, создание специфичных для предметной области индикаторов, если это указано), выбор модели, обучение и код оценки, автономно выполняя итерации для поиска решения с максимальной производительностью, часто предоставляя начальную версию в течение нескольких минут.

Почему Weco?

Weco предлагает отличный подход к разработке ML, автоматизируя важный, но часто трудоемкий цикл оптимизации. Его сила заключается в:

• Пользовательские метрики: Оптимизация полностью управляется вашими данными, вашим конвейером оценки и вашим определением успеха.

• Доказанная эффективность: Возможности AIDE подтверждены ведущими эталонными тестами (OpenAI MLE-Bench, METR RE-Bench) и внедрением в передовых AI-лабораториях и исследовательских публикациях (например, AI Scientist-v2 от Sakana AI). Он убедительно обменивает вычислительные ресурсы на превосходное качество кода.

• Гибкость: Адаптируется к различным языкам программирования, фреймворкам ML и целевому оборудованию.

• Масштабируемость: Предназначен для обработки сложных задач оптимизации в течение длительных периодов времени, постоянно совершенствуя решения.

Weco дает вам и вашей команде возможность сосредоточиться на стратегии и решении проблем более высокого уровня, в то время как AIDE берет на себя интенсивные, управляемые метриками эксперименты, необходимые для расширения границ ваших конвейеров ML.