vivo互联网机器学习平台的建设与实践

如何让推荐系统的模型迭代更高效，用户体验更好，让业务场景的效果更佳，是机器学习平台的一大挑战，如何在成本、效率和体验上达到平衡。

从下图可以了解到，整个模型加工运用的场景是串行可闭环的，对于用户的反馈需要及时进行特征更新，不断提升模型的效果，基于这个链路关系的基础去做效率的优化，建设一个通用高效的平台是关键。

3.1 功能模块

基于上图业务场景的链路关系，我们可以对业务场景进行归类，根据功能不同，通用的算法平台可划分为三步骤：数据处理「对应通用的特征平台，提供特征和样本的数据支撑」、模型训练「对应通用的机器学习平台，用于提供模型的训练产出」、模型服务「对应通用的模型服务部署，用于提供在线模型预估」，三个步骤都可自成体系，成为一个独立的平台。

本文将重点阐述模型训练部分，在建设vivo机器学习平台过程中遇到的挑战以及优化思路。

1.数据处理，围绕数据相关的工作，包括采集、加工、标记和存储。

其中，采集、加工、存储与大数据平台的场景相吻合，标记场景是算法平台所独有的。

• 数据采集，即从外部系统获得数据，使用Bees{vivo数据采集平台}来采集数据。

• 数据加工，即将数据在不同的数据源间导入导出，并对数据进行聚合、清洗等操作。

• 数据标记，是将人类的知识附加到数据上，产生样本数据，以便训练出模型能对新数据推理预测。

• 数据存储，根据存取的特点找到合适的存储方式。

2. 模型训练，即创建模型的过程，包括特征工程、试验、训练及评估模型。

• 特征工程，即通过算法工程师的知识来挖掘出数据更多的特征，将数据进行相应的转换后，作为模型的输入。

• 试验，即尝试各种算法、网络结构及超参，来找到能够解决当前问题的最好的模型。

• 模型训练，主要是平台的计算过程，平台能够有效利用计算资源，提高生产力并节省成本。

3.模型部署，是将模型部署到生产环境中进行推理应用，真正发挥模型的价值。

通过不断迭代演进，解决遇到的各种新问题，从而保持在较高的服务水平。

4. 对平台的通用要求，如扩展能力，运维支持，易用性，安全性等方面。

由于机器学习从研究到生产应用处于快速发展变化的阶段，所以框架、硬件、业务上灵活的扩展能力显得非常重要。任何团队都需要或多或少的运维工作，出色的运维能力能帮助团队有效的管理服务质量，提升生产效率。

易用性对于小团队上手、大团队中新人学习都非常有价值，良好的用户界面也有利于深入理解数据的意义。

安全性则是任何软件产品的重中之重，需要在开发过程中尽可能规避。

3.2 模型训练相关

模型训练包括了两个主要部分，一是算法工程师进行试验，找到对应场景的最佳模型及参数，称之为“模型试验”，二是计算机训练模型的过程，主要侧重平台支持的能力，称之为“训练模型”。

建模是算法工程师的核心工作之一。建模过程涉及到很多数据工作，称为特征工程，主要是调整、转换数据。主要任务是要让数据发挥出最大的价值，满足业务诉求。

特征工作和超参调整是建模过程中的核心工作。特征工作主要对数据进行预处理，便于这部分输入模型的数据更好的表达信息，从而提升模型输出结果的质量。

数据和特征工程决定模型质量的上限，而算法和超参是无限逼近这个上限。

超参调整包括选择算法、确认网络结构、初始参数，这些依赖于算法工程师丰富的经验，同时需要平台支持试验来测试效果。

特征工程和超参调整是相辅相成的过程。加工完特征后，需要通过超参的组合来验证效果。效果不理想时，需要从特征工程、超参两个方面进行思索、改进，反复迭代后，才能达到理想的效果。

可通过标准化数据接口来提高快速试验的速度，也能进行试验效果的比较。底层支持docker操作系统级的虚拟化方案，部署速度快，同时能将模型直接部署上线。用户无需对训练模型进行更多定制化的操作，批量提交任务能节约使用者的时间，平台可以将一组参数组合的试验进行比较，提供更友好的使用界面。

其次，由于训练的方向较多，需要算力管理自动规划任务和节点的分配，甚至可以根据负载情况，合理利用空闲资源。

4.1 平台能力矩阵

机器学习平台主要目标是围绕模型训练进行深耕，并辅助用户进行模型决策，更快的进行模型部署。

以此为目标分为两个方向，训练框架的优化能够支撑大规模模型的分布式计算，调度能力优化能够支持批次模型的执行。

在调度能力上，平台由原生k8s调度，单个训练调度的效率较低，升级为kube-batch批量调度，到以混合云精细化编排为目标，当前主要处于灵活性调度策略的形式。

在训练框架上，从原生Tensorflow模型，随着特征和样本规模的扩大，自研了超大规模的训练框架vlps，当前处于TensorFlow+vlps结合的新框架状态。

4.2 平台能力介绍

平台能力建设主要围绕模型试验和训练模型的运用，运用过程中遇到的痛点和难点如何解决，是我们在实践中的关键。同时，训练框架也是平台关键能力的体验，基于业务的复杂度，持续对框架进行优化。

已覆盖公司内部算法工程师模型调试的工作，已达到亿级样本，百亿特征的规模。

痛点：

机器学习平台属于计算密集型的平台。

• 业务场景不同，是否完全按照业务分组进行资源划分；
  

• 资源池划分过小，会导致资源利用率低且没办法满足业务激增的资源诉求；

• 资源不足以满足业务诉求时，会存在排队情况导致模型更新不及时；

• 如何管理好算力，提效与降本的平衡，是平台资源管理的一个核心问题。

1.以配额限资源滥用：

新增配额组和个人配额，减少业务之间的相互干扰，尽可能满足各组的资源需要，并且配额组支持临时扩容和共享，解决偶发性激增的资源诉求；限额后用户仅支持在有限资源下使用，让用户自我调节高优先级训练。

2.以调度促资源优化：

新增生产环境，确认模型已经正常迭代，在合理利用率的情况下切换至高优环境，提供更高性能的资源池；同时提供调度打分机制，围绕资源颗粒度、配置合理性等维度，让合理的训练资源更快的拉起，减少调度卡住情况；

上线多维度调度打分机制后，平台不合理训练任务有大幅度下降，资源效率提升。

痛点：

随着样本和特征规模增加后，框架的性能瓶颈凸显，需要提升推理计算的效率。

痛点：

如何支持多种分布式训练框架，满足算法工程师的业务诉求，让用户无需关心底层机器调度和运维；如何让算法工程师快速新建训练，执行训练，可查看训练状态，是训练管理的关键。

解决思路：

上传代码至平台的文件服务器和git都可以进行读取，同时在平台填写适量的参数即可快速发起分布式训练任务。同时还支持通过OpenAPI，便于开发者在脱离控制台的情况下也能完成机器学习业务。

围绕训练模型相关的配置信息，分为基础信息设置、资源信息设置、调度依赖设置、告警信息设置和高级设置。在试验超参的过程中，经常需要对一组参数组合进行试验。

批量提交任务能节约使用者时间。平台也可以将这组结果直接进行比较，提供更友好的界面。训练读取文件服务器或git的脚本，即可快速执行训练。

痛点：

算法工程师调试脚本成本较高，算法工程师和大数据工程师有在线调试脚本的诉求，可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。

解决思路：

在交互式工具中进行试验、开发，如：jupyter notebook，提供所见即所得的交互式体验，对调试代码的过程非常方便。

在交互试验的场景下，需要独占计算资源。机器学习平台需要提供能为用户保留计算资源的功能。如果计算资源有限，可对每个用户申请的计算资源总量进行限制，并设定超时时间。

例如，若一周内用户没有进行资源使用后， 就收回保留资源。在收回资源后，可继续保留用户的数据。重新申请资源后，能够还原上次的工作内容。在小团队中，虽然每人保留一台机器自己决定如何使用更方便，但是用机器学习平台来统一管理，资源的利用率可以更高。团队可以聚焦于解决业务问题，不必处理计算机的操作系统、硬件等出现的与业务无关的问题。

• 当前特征、样本还是模型的读取都是通过hdfs实现的，在平台上的告警、日志信息都未关联上，后续可以进行平台能力贯通；

• 平台的数据和模型还有标准化的空间，降低学习成本，提升模型开发的效率。

2. 加强框架层面的预研

• 研究不同分布式训练框架对模型效果的影响，适配不同的业务场景；

• 提供预置的参数，实现算法、工程、平台的解耦，降低用户的使用门槛。