ML Compass: 通过权衡优化 AI 模型部署

本文解决了 AI 部署中的一个关键问题：模型能力与实际部署考虑因素（成本、合规性、用户效用）之间的差距。它提出了一个框架 ML Compass，通过考虑系统级视角并将模型选择视为受约束的优化来弥合这一差距。该框架的新颖之处在于它能够整合各种因素并提供部署感知的建议，这对于实际应用至关重要。案例研究进一步验证了该框架的实用价值。

• •解决了 AI 模型选择中的能力与部署差距。
• •提出了 ML Compass，一个用于模型选择的受约束优化框架。
• •考虑了用户效用、部署成本和合规性要求。
• •提供了与仅基于能力的排名不同的部署感知建议。
• •通过在对话和医疗保健环境中的案例研究验证了该框架。