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チューニングに関するAobeiのブックマーク (2)

  • SUZURI のセールとテレビ CM を乗り越えるために負荷試験を実施しました - Pepabo Tech Portal

    こんにちは。 takutaka と申します。最近は暑くて大変ですね。熱中症には気をつけて過ごしましょう。 最近、SUZURI で負荷試験をやったので、そのことについて書いていきます。 概要 Tシャツセールを開催し、その期間に合わせてテレビCMを放映することが決まりました。 アプリケーションやビジネスなど、各領域で達成すべき課題が発生する中、インフラ領域では「最大限の努力をしてセール期間中のダウンを防ぐ」というミッションが与えられました。 パフォーマンスチューニングをやろう、インフラリソースを増強しよう、様々な対応がなされる中、そのひとつとして、負荷試験を実施して各対策の効果を検証することになりました。 僕が主担当として取り組むことになったのですが、問題が一つありました。それは、僕がまともに負荷試験に取り組んだ経験がまったくなかったということでした。 今まで負荷試験をやったことがないエンジニ

    SUZURI のセールとテレビ CM を乗り越えるために負荷試験を実施しました - Pepabo Tech Portal
  • Fast AutoML with FLAML + Ray Tune

    One of FLAML’s algorithms CFO tuning the # of leaves and the # of trees for XGBoost. The two heatmaps show the loss and cost distribution of all configurations. The black dots are the points evaluated in CFO. Black dots connected by lines are points that yield better loss performance when evaluated (image by authors).Authors: Qingyun Wu, Chi Wang, Antoni Baum, Richard Liaw and Michael Galarnyk FLA

    Fast AutoML with FLAML + Ray Tune
    Aobei
    Aobei 2021/09/01
    Microsoft Researchからリリース。ハイパーパラメータの探索。Optunaより良い?
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