Optuna와 IRIS DB 기반 Distributed Hyperparameter Tuning 아키텍처
Fast Automatic ML Hyperparameter tuning Using Optuna (w. MLflow model registry and IRIS DB)
CMA-ES와 LLM을 결합한 Centaur 구조로 HPO 성능 극대화
Can LLMs Beat Classical Hyperparameter Optimization Algorithms?
AWS 최적화 도구로 모델 속도 2배 향상 및 인프라 비용 90% 절감
How to Optimize Machine Learning Models on AWS
Bayesian Optimization을 통한 고비용 모델 튜닝 효율 극대화
Hyperparameter Optimization: Grid vs Random vs Bayesian
Andrej Karpathy의 autoresearch 에이전트가 630줄 Python으로 ML 트레이닝 루프를 자동 최적화해 20년간 미발견한 11% 속도 개선을 2일 내 발견
An AI Agent Found 20 ML Improvements Karpathy Had Missed in 20 Years
Hugging Face TRL이 RapidFire AI를 통합해 LLM 파인튜닝 설정 비교 속도를 16~20배 단축
20x Faster TRL Fine-tuning with RapidFire AI
Hugging Face가 Dreambooth 파인튜닝 실험을 통해 학습률·스텝·텍스트 인코더 설정 조합으로 Stable Diffusion의 오버피팅 문제 해결
Training Stable Diffusion with Dreambooth using Diffusers