ML Feature Serving Infrastructure at Lyft

ML Feature Serving Infrastructure at Lyft

摘要

机器学习构成了Lyft应用的骨干。Lyft的一些ML例子包括决定匹配司机和乘客的最佳方式，决定如何为乘车定价，向乘客和司机分发优惠券和奖励，检测欺诈，路线规划和自动支持。这些用例的ML模型需要通过数据仓库上的批处理作业或通过事件流计算的特征。此外，无论这些特征是以何种方式计算的，它们都需要通过批处理查询来进行模型训练，并通过低延迟的在线推理来提供。