Otimizando a Eficiência de Rede em Cargas de Trabalho de ML (Parte I): Feature Trimmer

O Pinterest desenvolveu o Feature Trimmer para remover dinamicamente features de baixo valor ou redundantes de requisições de treinamento e inference de ML em larga escala. Essa ferramenta reduz drasticamente o uso e o custo da largura de banda da rede, enquanto mantém o desempenho do modelo. O Feature Trimmer combina uma análise offline de importância de features com uma lógica de trimming online, resultando em uma redução substancial da largura de banda da rede e melhoria na latency do lado do cliente.