2021-02-20 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
近年來,機器學(xué)習(xí)已經(jīng)被使用來調(diào)整機器學(xué)習(xí)本身的性能,因此為什么不使用它來改善在某種程度上更高的級別上的性能:Web服務(wù)器的性能?
這是Facebook研究人員的觀點,他們周一概述了他們對運行社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)器設(shè)置進行調(diào)整的工作。
由Benjaminethleam、BrianKarrer、GuerhermeOttoni和EytanBakshex編寫的作品,在《貝葉斯分析》中的一篇論文中給出,并在Facebook的人工智能研究博客上發(fā)表了一篇文章。
與所有的Internet服務(wù)一樣,F(xiàn)acebook運行所謂的A/B測試來衡量服務(wù)器在此變量或該變量更改時運行的方式。任何看到不同版本的網(wǎng)頁修改的人,比如改變按鈕的外觀,或者文本的布局,都會熟悉這種調(diào)整,以優(yōu)化諸如點擊率或購物車在商業(yè)網(wǎng)站上使用的東西。
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在本研究的情況下,科學(xué)家們改變了即時編譯器的選項,它將Python轉(zhuǎn)換為Facebook用來服務(wù)HTTP請求的開源Web服務(wù)器內(nèi)部的本機x86服務(wù)器代碼,該"Hipopp虛擬機。"
例如,可以將JIT設(shè)置為執(zhí)行類似于給定代碼塊的在線操作。這樣的調(diào)整可以使代碼的大小更大,因此需要進行A/B測試,以確定內(nèi)聯(lián)代碼的速度是否值得在消耗更多服務(wù)器內(nèi)存的情況下進行權(quán)衡。
作者使用了一種叫做“貝葉斯分析”的方法,這是一種機器學(xué)習(xí)的形式,它強調(diào)使用過去或先前的信息來預(yù)測最優(yōu)的解決方案。在過去的十年中,貝葉斯已經(jīng)被用來優(yōu)化機器學(xué)習(xí)本身的“超參數(shù)”,例如批量大小的大小或?qū)W習(xí)速度的速度。因為這樣的貝葉斯優(yōu)化可以消除設(shè)計超參數(shù)的繁瑣工作,例如,有一組人將貝葉斯優(yōu)化稱為“自動化”機器學(xué)習(xí)的一種方法。
Facebook作者用貝葉斯方法在不同的不同位置對JIT編譯器的設(shè)置進行A/B測試。大的優(yōu)勢是速度。由于必須在生產(chǎn)環(huán)境中進行測試,以觀察不同設(shè)置的效果,因此,在快速完成測試的過程中,有一個額外的優(yōu)勢,以便隨著對Web服務(wù)器的更改而向前移動。
作者認為,與典型的A/B測試相比,在一次測試配置的單一變化時,貝葉斯優(yōu)化"允許我們用更少的實驗共同調(diào)諧更多的參數(shù),并找到較好的值。"
這里的關(guān)鍵是Word"聯(lián)合":貝葉斯機制排除了某些配置的選擇,而不必實際運行這些配置作為A/B測試,從給定的A/B測試到其他參數(shù)進行外推,以縮小"可行的"配置的數(shù)量。隨著作者對這個廣泛的搜索能力的理解,在連續(xù)空間中對參數(shù)值的測試不僅給出了它的結(jié)果,而且給出了附近點的信息。當進行實驗時,貝葉斯模型獲得了新的體驗數(shù)據(jù),從而進一步縮小搜索的潛在最優(yōu)配置,因此整個A/B測試事務(wù)隨著IT的發(fā)展而變得更加高效。
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貝葉斯優(yōu)化研究的一個新貢獻是處理噪聲。作者指出,與優(yōu)化機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)不同,在A/B實驗中測試服務(wù)器設(shè)置時,測試結(jié)果的測量都存在很大的噪聲--現(xiàn)實世界中的服務(wù)器可能會因設(shè)置的變化而產(chǎn)生各種性能影響,而且還存在“噪音”限制,例如需要將服務(wù)器的內(nèi)存使用保持在合理的范圍內(nèi)。他們在貝葉斯算法中提出了一種解決這種噪聲的方法,他們的結(jié)論是,與其他類型的貝葉斯方法相比,新方法更容易產(chǎn)生最優(yōu)解。
這種A/B測試方法的一個有趣的缺點是,某些配置永遠看不到曙光:因為貝葉斯優(yōu)化分析預(yù)測應(yīng)該完全排除哪種配置,它將從測試中消除這些變量。作者認為這是一種潛在的優(yōu)勢,因為它可以減少將用戶暴露在許多不同實驗中的混亂。
文章題目:Facebook招募人工智能來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器性能
網(wǎng)頁鏈接:http://m.rwnh.cn/news28/101928.html
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