腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

阅读数:1640 2019 年 8 月 17 日 00:00

腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

QCon 广州 2019 大会上,唐溪柳讲师做了《腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

由特征工程、训练平台、线上 Serving 组成的深度学习技术架构,Serving 腾讯广告海量请求,缩短深度学习模型调参周期,加快模型上线速度。

内容大纲

  1. 项目背景:深度学习技术平台助力腾讯广告技术全面转向深度模型;
  2. 技术方案:
    • 构建特征工程、训练平台、线上 Serving 系统边界;
    • 特征工程优化特征存储,促进特征共享;
    • 训练平台建模 API 屏蔽模型训练技术细节,将建模配置化;
    • 建设通用模型服务 Serving 集群,优化 Latency 与系统稳定性。

听众受益

  1. 了解构建生产环境深度学习平台的三个重要环节:特征工程、训练平台与 Serving 集群;
  2. 对 Tensorflow 进行若干技术改进用于稀疏特征的端到端训练;
  3. 广告或推荐系统应用深度学习技术的技术要点。

讲师介绍

唐溪柳

腾讯广告 总架构师 /T4 专家

目前主要负责腾讯广告系统技术架构,关注算法和架构设计。在深度学习系统技术、检索系统、分布式网络服务、语言模型、大数据处理等方向有比较深入的了解。2012 年加入腾讯广告,主导了腾讯广告检索系统、海量数据分析系统、深度学习系统的架构设计与开发工作。

腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

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腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

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腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

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腾讯广告高可用的深度学习技术架构(上)

完整演讲 PPT 下载链接

https://qcon.infoq.cn/2019/guangzhou/schedule

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