Laminar: A New Serverless Stream-based Framework with Semantic Code Search and Code Completion

要約

本稿では、並列ストリームベースのデータフローライブラリであるdispel4pyをベースとした、新しいサーバーレスフレームワークであるLaminarを紹介する。Laminarは、ストリーミングワークフローとコンポーネントを専用のレジストリで効率的に管理し、シームレスなサーバレス体験を提供します。大規模な言語モデルを活用し、Laminarはセマンティックコード検索、コード要約、コード補完でフレームワークを強化します。この貢献は、ストリーミング計算の実行を簡素化し、データストリームをより効率的に管理し、研究者と実務家の両方に価値あるツールを提供することで、サーバーレスコンピューティングを強化します。

要約(オリジナル)

This paper introduces Laminar, a novel serverless framework based on dispel4py, a parallel stream-based dataflow library. Laminar efficiently manages streaming workflows and components through a dedicated registry, offering a seamless serverless experience. Leveraging large lenguage models, Laminar enhances the framework with semantic code search, code summarization, and code completion. This contribution enhances serverless computing by simplifying the execution of streaming computations, managing data streams more efficiently, and offering a valuable tool for both researchers and practitioners.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL