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本文提出了一种面向无服务器环境的依赖感知自动缩放框架，集成了基于图的瓶颈识别、通过概率集成的多模型预测（MLP、LSTM、CNN）以及成本感知的缩放控制。实验表明，预测准确率达到99.88%，并降低了基础设施成本。
Modal 正在通过增量压缩和其他技术增强开源强化学习框架，以训练前沿开放权重模型。slime 框架将无损增量同步引入分解式训练环境。