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百變應(yīng)用場(chǎng)景下,優(yōu)酷基于圖執(zhí)行引擎的算法服務(wù)框架筑造之路

來(lái)源:AI科技大本營(yíng)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/13      主題:其他   [加盟]

在阿里的業(yè)務(wù)中,有廣泛的算法應(yīng)用場(chǎng)景,也沉淀了相關(guān)的算法應(yīng)用平臺(tái)和工具:基礎(chǔ)的算法引擎部分,有成熟的召回和打分預(yù)估引擎、在線(xiàn)實(shí)時(shí)特征服務(wù);推薦算法應(yīng)用領(lǐng)域,有算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)TPP(源于淘寶個(gè)性化平臺(tái)),提供Serverless形式的算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái),包括資源彈性伸縮,實(shí)驗(yàn)?zāi)芰?代碼在線(xiàn)發(fā)布、AB分流、動(dòng)態(tài)配置),監(jiān)控管理(完善的監(jiān)控報(bào)警、流控、降級(jí))等能力,是算法在線(xiàn)應(yīng)用的基石。

但在實(shí)際的算法應(yīng)用業(yè)務(wù)中,比如優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù),算法應(yīng)用場(chǎng)景眾多(100+活躍場(chǎng)景),需求靈活多變,如果沒(méi)有一套通用業(yè)務(wù)框架,用于抽象出通用和定制化的部分來(lái)提高算法組件的復(fù)用度;會(huì)嚴(yán)重拖慢算法實(shí)驗(yàn)的節(jié)奏;趫D引擎的算法服務(wù)框架就是為了封裝一套框架,抽象算法在線(xiàn)服務(wù)的通用算子,支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配,提升算法服務(wù)場(chǎng)景搭建的效率。

設(shè)計(jì)概覽

算法推薦典型在線(xiàn)處理執(zhí)行流程:多路粗排召回,合并,預(yù)估,打散策略。推薦服務(wù)根據(jù)用戶(hù)的設(shè)備ID等其他必要信息進(jìn)行多路并行召回,在召回引擎中進(jìn)行粗排后,經(jīng)過(guò)必要的過(guò)濾處理,截取一定數(shù)量的內(nèi)容調(diào)用Rank引擎進(jìn)行精排預(yù)估,預(yù)估結(jié)果經(jīng)過(guò)一系列算法策略處理后輸出最終結(jié)果。

整個(gè)過(guò)程中召回,合并,預(yù)估,打散等業(yè)務(wù)處理有并行處理,有串行處理,根據(jù)業(yè)務(wù)需要能夠靈活配置。基于圖的推薦業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎是運(yùn)行在算法實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上的執(zhí)行引擎,它的典型處理流程是:在AB實(shí)驗(yàn)分桶上,通過(guò)圖形化交互頁(yè)面配置數(shù)據(jù)源、業(yè)務(wù)算子的執(zhí)行依賴(lài)關(guān)系,并配置每個(gè)算子的運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)參數(shù)。

系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如下圖所示:分成五個(gè)主要的模塊(圖執(zhí)行算子元件、圖形化配置DAG、圖配置動(dòng)態(tài)解析、DAG圖執(zhí)行引擎、Debug調(diào)試)。








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人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)題,其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線(xiàn)性加速、性能無(wú)損,基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實(shí)踐

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【深度】未來(lái)5-10年計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展趨勢(shì)為何?

專(zhuān)家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺(jué)研究范式等多方面展開(kāi)了深入的探討
 
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服務(wù)機(jī)器人在展館迎賓講解
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迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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