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无论是在工业界还是在学术界，人工智能和机器学习 (ML) 技术的快速发展都导致了对大规模、高效和安全的模型共享的需求。对于最近的模型，可重复性在执行和资源消耗层面都变得非常复杂。尽管共享源代码和数据访问正成为一种常见做法，但训练过程受到软件依赖性、（有时是大规模的）计算能力、专用硬件的限制，并且对时间敏感。除了这些限制之外，经过训练的模型正在获得经济价值，而组织不愿意发布模型供公众访问。所有这些都严重阻碍了及时传播和科学共享与审查过程，限制了可重复性。在这项工作中，我们主张透明、无缝的模型共享，以使 ML 从业者能够轻松审查和重现。我们设计并实施了一个平台，使从业者能够部署经过训练的模型并创建易于使用的推理环境，这些环境可以轻松地与同行、会议审阅者共享和/或公开。我们的解决方案遵循与提供商无关的实践，可以在机构基础设施或公共/私有云提供商内部使用。
面向 AI 从业者的可复现模型分享
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