TIP-Search: Time-Predictable Inference Scheduling for Market Prediction under Uncertain Load
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摘要
本报告提出TIP-Search，一种适用于实时金融市场预测的时限感知推理调度框架，基于离线延迟剖析和领域感知准确度估计，动态选择最适合当前任务的预训练深度模型，实现了在严格延迟约束下的预测准确率提升最高8.5%。TIP-Search保证所有任务均满足时限要求，并在多数据集上验证其优于固定模型和随机策略的性能，表现出良好的泛化性和系统鲁棒性 [page::0][page::4][page::5][page::7]
