张颖、刘露-Alink、Tensorflow on Flink在京东的应用.pdf

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2、画像、风控近线场景，对模型有时效要求#2#3京东搜推模型服务架构MergerMain SearcherExtend SearcherVector SearcherBlenderQPPredictorTrainPSModelHubFeatureTag IndexBehavior Index推荐服务BroadwayVector IndexSample PipelineIOSPERanking基础业务底层数据Item DetailUser DetailUser FeedbackFeatureLog搜索服务User&Item ProfileIndex PipelineKPI Analysis京东搜索推

3、荐模型形态小模型分布式训练大规模分布式训练Horovod+all reduce 通讯加速方案自研PSUser/Item eg.Embedding storage、Adam/GradientDescent优化器自定义custom op算子加速兼容pytorch/tensorflow基于Alink 的在线/离线统一架构自研PS多scope、多版本管理数据并行基于Flink 的多种数据并行方式训练/预估一体化在离线分离的模型系统形态GPU PredictorCPU PredictorTableFeatureLogUser FeedbackSample GenSample ETLEmbedding S

4、erverControlerFeatureServerFeatureOPDistributed TrainerParameter ServerSingle TrainerUniform Feature AccessModelHubStreamDFSRemote StoreLocal Store高时效场景模型迭代形态训练流式训练很难实现failover、pretrain、分布式化（小模型）等功能离线批数据训练出Basic Model，实时流数据在其基础上持续训练训练/预估架构不同，数据模型、特征处理、模型训练、模型推理等需要分别维护不同的系统和代码结构预估不足#2基于Alink实现在线学习在线学

5、习系统痛点离线/流式训练架构难以统一技术架构一份数据需要多种代码解析，多次校验，准确性难以保证数据模型训练出来的模型如何应用于预估服务？预估服务如何解决模型版本升级带来的参数丢失？模型升级Alink是如何解决架构统一问题的？kafkahdfsLoad model info and parampsoffline train将model info 和param 写入psWarm start感谢社区品一、品七等人的帮助与支持实时学习模型如何服务于在线预估场景？离线PS在线PSinference数据同步Alink离线PS在线PS方案APS Controller离线PS在线PS方案BAlink目标模型版

6、本升级带来的参数丢失28 dayLost 1h28 dayParameterServer1 day 1h增量覆盖模型迭代的时候，由于离线训练完成需要一定时间，如果直接覆盖的话，会造成这段时间的参数丢失为何模型版本升级会带来参数丢失模型训练PS冷启动/热切换策略Offline train（冷启动）Version 0Version 0Version 0Version 1Warm startpredictWarm startOffline train（热切换）Warm startVersion 0Version 0Version 0Version 1Versi