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优酷提出基于图执行引擎的算法服务框架,系统架构概览

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 背景 在阿里的业务中,有广泛的算法应用场景,也沉淀了相关的算法应用平台和工具:基础的算法引擎部分,有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务;推荐算法应用领域,有算法实验平台 TPP(源于淘宝个性化平台),提供 Serverless 形式的算法实验平台,包括资源弹性伸缩、实验能力(代码在线发布、AB 分流、动态配置)、监控管理(完善的监控报警、流控、降级)等能力,是算法在线应用的基石。 但在实际的算法应用业务中(如优酷推荐业务),算法应用场景众多(100+ 活跃场景),需求灵活多变,如果没有一套通用业务框架抽象出通用和定制化的部分来提高算法组件的复用度,会严重拖慢算法实验的节奏。基于图引擎的算法服务框架就是为了封装这样一套框架,抽象算法在线服务的通用算子,支持运行时算法流程的装配,提升算法服务场景搭建的效率。 设计概览 算法推荐典型的在线处理执行流程是:多路粗排召回、合并、预估、打散策略。推荐服务根据用户的设备 ID 等其他必要信息进行多路并行召回,在召回引擎中粗排后,经过必要的过滤处...

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