SparkPerf: A Machine Learning Benchmarking Framework for Spark-based Data Science Projects
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning has quickly become an integral part of modern business. A lot of effort is put into developing and deploying machine learning models used in estimation, prediction of economic factors, or even in interacting with clients. This effort includes planning for tools and platforms to be used in training and validating these models, as well as allocating resources, time, and budget for these tasks. However, this planning remainslargely dependent on human acumen and is expensive to determine in a systematic fashion with automated tools. Benchmarking is the process of efficiently running experiments to determine a system’s performance requirements, among others, in order to aid planning and resource allocation. Benchmarking intelligent and data-intensive systems remains in its infancy and does not cover fully realistic or very specific case studies. In this work, we propose SparkPerf, a benchmarking tool specifically designed for machine learning applications deployed with Apache Spark. SparkPerf focuses on longitudinal transactional workloads, which represent a more realistic class of case studies for enterprises, with high customizability, allowing users to test their own applications with their own, synthetically augmented, datasets. Our experiments demonstrate the benchmark’s reliability, consistency, portability, and customizability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».