一站式机器学习平台在vivo AI的实践

所属专题:机器学习平台与业务提升

所属领域:

嘉宾 : 鲁文龙 | vivo资深算法工程师

会议室 : 第五会议厅B

讲师介绍

专题演讲嘉宾: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。

议题介绍

地点:第五会议厅B
所属专题:机器学习平台与业务提升
所属领域:

演讲:一站式机器学习平台在vivo AI的实践

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。

演讲提纲:

  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

交通指南

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