MuLambda - 一个自动化机器学习的平台

MuLambda是一个用于自动化机器学习的无服务器平台，旨在简化机器学习模型在无服务器环境中的部署和执行。该平台提供了一个考虑模型参数的机器学习无服务器函数的元表示，为函数开发者提供了基础设施透明度。

组件

MuLambda平台建立在现有的计算中间件之上，并提供了以下组件：

• 机器学习无服务器函数的元表示： MuLambda提供了一个考虑模型参数（如模型的类型、准确性或其操作的数据类型）的机器学习无服务器函数的元表示。这为函数开发者提供了基础设施透明度，保持了无服务器范式的简洁性。
• 模型管理基础设施： MuLambda包括一个与亚马逊SageMaker协同工作的仿真层，使用亚马逊提供的地方执行工具。分析了多个存储配置，并考虑了与现有存储解决方案（如亚马逊S3）接口的效用。
• 模型的分类方案： 为了使函数能够自动选择模型，MuLambda提供了一种用于模型的分类方案，该方案被不同复杂性的算法用来选择给定任务的最合适的模型。

贡献

MuLambda始终欢迎贡献！如果你发现了一个错误或有一个功能请求，请在GitHub仓库中打开一个问题。如果你想贡献代码，请打开一个pull request。

致谢

我们感谢netidee为本项目提供奖学金。他们的支持使我们能够开发MuLambda并探索无服务器机器学习的新方向。我们还要感谢我们的论文导师托马斯·劳施博士，他们在整个项目开发过程中给予的指导和反馈。最后，我们感谢开源社区为我们提供了使这个项目成为可能的工具和资源。

许可证

MuLambda遵循MIT许可证。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。