Couler: Unified Machine Learning Workflow Optimization in Cloud
作者: Xiaoda Wang, Yuan Tang, Tengda Guo, Bo Sang, Jingji Wu, Jian Sha, Ke Zhang, Jiang Qian, Mingjie Tang
分类: cs.DB, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-03-12
💡 一句话要点
提出Couler以解决云端机器学习工作流优化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器学习 工作流优化 自然语言处理 大型语言模型 云计算 自动化 超参数调优
📋 核心要点
- 现有机器学习工作流引擎种类繁多，用户需掌握不同API，导致使用复杂且效率低下。
- Couler系统通过自然语言生成工作流，集成大型语言模型，提供统一接口，简化用户操作。
- Couler在实际应用中显著提升了资源利用率和工作流完成率，展示了其优化效果。
📝 摘要（中文）
机器学习（ML）已广泛应用于各类数据驱动的应用中，但其工作流往往复杂且资源密集。现有的工作流引擎种类繁多，用户需掌握不同的API，造成使用上的困难。Couler系统通过自然语言描述生成统一的ML工作流，集成大型语言模型（LLMs），并提供统一的编程接口，简化了用户的学习成本。此外，Couler通过多阶段的自动缓存、工作流自动并行化和超参数自动调优等手段，提高了计算效率，降低了冗余计算成本，增强了深度学习训练过程中的容错能力。Couler在实际生产环境中得到广泛应用，每天处理约22,000个工作流，显著提升了CPU/内存利用率超过15%，工作流完成率提高约17%。
🔬 方法详解
问题定义：当前机器学习工作流的复杂性和多样性使得用户在不同工作流引擎间切换时面临学习成本高、效率低的问题。现有方法主要集中在特定工作流引擎的优化，缺乏跨引擎的统一优化方案。
核心思路：Couler的核心思路是通过自然语言描述生成机器学习工作流，利用大型语言模型（LLMs）来简化工作流的创建过程，并提供一个统一的编程接口，减少用户对不同API的学习需求。
技术框架：Couler的整体架构包括自然语言处理模块、工作流生成模块、自动缓存机制、并行化处理模块和超参数调优模块。用户通过自然语言输入，系统自动生成相应的工作流并进行优化。
关键创新：Couler的主要创新在于将自然语言处理与工作流生成相结合，提供统一的接口，解决了不同工作流引擎间的兼容性问题。此外，自动缓存和并行化处理的引入显著提升了计算效率。
关键设计：Couler设计了多阶段的自动缓存机制，以减少重复计算；同时，工作流的自动并行化和超参数调优功能通过智能算法实现，确保在训练过程中能够动态调整参数以获得最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Couler在实际应用中每天处理约22,000个工作流，成功提升了CPU/内存利用率超过15%，工作流完成率提高约17%。这些实验结果表明，Couler在优化机器学习工作流方面具有显著的效果，能够有效降低资源消耗并提高工作效率。
🎯 应用场景
Couler系统在云计算环境中具有广泛的应用潜力，适用于需要高效处理大量机器学习工作流的企业和组织。其优化能力不仅能降低计算成本，还能提高工作流的执行效率，适合于金融、医疗、智能制造等多个领域的实际应用，未来可能推动更多行业的智能化转型。
📄 摘要（原文）
Machine Learning (ML) has become ubiquitous, fueling data-driven applications across various organizations. Contrary to the traditional perception of ML in research, ML workflows can be complex, resource-intensive, and time-consuming. Expanding an ML workflow to encompass a wider range of data infrastructure and data types may lead to larger workloads and increased deployment costs. Currently, numerous workflow engines are available (with over ten being widely recognized). This variety poses a challenge for end-users in terms of mastering different engine APIs. While efforts have primarily focused on optimizing ML Operations (MLOps) for a specific workflow engine, current methods largely overlook workflow optimization across different engines. In this work, we design and implement Couler, a system designed for unified ML workflow optimization in the cloud. Our main insight lies in the ability to generate an ML workflow using natural language (NL) descriptions. We integrate Large Language Models (LLMs) into workflow generation, and provide a unified programming interface for various workflow engines. This approach alleviates the need to understand various workflow engines' APIs. Moreover, Couler enhances workflow computation efficiency by introducing automated caching at multiple stages, enabling large workflow auto-parallelization and automatic hyperparameters tuning. These enhancements minimize redundant computational costs and improve fault tolerance during deep learning workflow training. Couler is extensively deployed in real-world production scenarios at Ant Group, handling approximately 22k workflows daily, and has successfully improved the CPU/Memory utilization by more than 15% and the workflow completion rate by around 17%.