一站式机器学习平台在 vivo AI 的实践

阅读数:1 2020 年 2 月 8 日 18:35

一站式机器学习平台在vivo AI的实践

ArchSummit 北京 2019 大会上,鲁文龙讲师做了《一站式机器学习平台在 vivo AI 的实践》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

为了支撑 vivo AI 研究院各种各样的机器学习项目,我们在多年广告推荐项目的实践经验基础上,尝试构建了一套端到端的一站式机器学习平台系统,降低技术落地门槛,提供项目迭代效率。平台提供了基于各种计算框架 Tensorflow、PyTorch 构建的高性能训练 SDK,高效调参与 AutoML,模型部署,线上推理,A/B 测试,效果监控与分析等功能。除此之外,还提供了一套基于 Spark,HBase,Redis 等构建的特征生成与管理和样本生产与管理的 pipelines,为实现实时增量训练奠定了坚实的基础。到目前为止,公司的多个项目如广告、推荐,搜索,图像等都运行在该平台上,迭代周期大大缩短。

内容大纲

  1. 为什么需要机器学习平台
  2. 机器学习平台的价值
  3. 特征平台
  4. 模型平台
  5. 基于配置的推理引擎
  6. 信息流推荐案例
  7. 总结

听众受益点

  1. 了解机器学习项目的最佳实践
  2. 了解如何避免大规模机器学习项目中的各种坑
  3. 学习如何架构系统,使得算法工程师与开发工程师的工作实现解耦,提高迭代效率

讲师介绍

鲁文龙,vivo 资深算法工程师。

目前在 vivo AI 研究院,在广告的机器学习项目中,引入了深度学习与大规模分布式训练技术,使得广告收入实现了大幅的增长。为了支持 AI 研究院各种各样的机器学习项目,从零到一打造端到端的一站式机器学习平台,降低机器学习技术的落地门槛,大大提升了项目的迭代效率。

一站式机器学习平台在vivo AI的实践

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完整演讲 PPT 下载链接

https://archsummit.infoq.cn/2019/beijing/schedule

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