發(fā)展起源

愛奇藝除了在音視頻、推薦等深度學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用以外，也有不少數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景，例如用戶預(yù)測(cè)、風(fēng)控等。傳統(tǒng)的研發(fā)模式的痛點(diǎn)，就是會(huì)給算法人員和業(yè)務(wù)人員一些不便利，具體如下：

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設(shè),雄縣企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),雄縣品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,雄縣網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,雄縣網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

1. 用戶代碼基于單機(jī)腳本實(shí)現(xiàn)，處理環(huán)節(jié)長(zhǎng)、耦合高，難以修改和擴(kuò)展，長(zhǎng)久以來可讀性降低；

2. 同一業(yè)務(wù)下多個(gè)場(chǎng)景、同一場(chǎng)景下多個(gè)模型，在數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等技術(shù)流程上類似，場(chǎng)景重復(fù)步驟和數(shù)據(jù)結(jié)果難以重復(fù)利用；

3. 場(chǎng)景不同導(dǎo)致存在周期訓(xùn)練、定時(shí)預(yù)估、實(shí)時(shí)預(yù)估等需求，對(duì)業(yè)務(wù)人員和算法人員的代碼要求高，維護(hù)成本高；

4. 算法人員和業(yè)務(wù)人員對(duì)分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)存在技術(shù)壁壘，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量和模型復(fù)雜度受單機(jī)資源限制；

基于以上痛點(diǎn)，愛奇藝開發(fā)了面向通用的機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景的一站式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Deepthought，可實(shí)現(xiàn)可視化交互，能更加直觀便捷的搭建適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要的架構(gòu)，以及實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)，是算法模型部署至實(shí)際業(yè)務(wù)的重要環(huán)節(jié)。

業(yè)務(wù)需求

Deepthought在開發(fā)之初即考慮了以下基本業(yè)務(wù)需求：

1. 核心算法基于分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架封裝，以開源封裝為主、自研實(shí)現(xiàn)為輔，滿足快速上線基本算法需求；

2. 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘各個(gè)環(huán)節(jié)解耦，滿足不同環(huán)節(jié)的輸出結(jié)果可復(fù)用；

3. 與大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔深度融合，利用通天塔管理的項(xiàng)目、數(shù)據(jù)、調(diào)度實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的在線、離線場(chǎng)景的執(zhí)行；

4. 減輕用戶代碼開發(fā)壓力，通過可視化交互和配置方式，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的編排，提升算法模型搭建效率。

總體架構(gòu)與發(fā)展歷史

Deepthought至今已迭代到3.0版，具體詳情如下：

• Deepthought v1.0版，面向具體業(yè)務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

屬于反作弊業(yè)務(wù)使用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，主要將反作弊業(yè)務(wù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)流程各個(gè)階段解耦合，同時(shí)管理反作弊業(yè)務(wù)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，例如黑名單、樣本、特征管理。Deepthought v1架構(gòu)如下圖所示。

Deepthought基于Spark ML/MLLib封裝了業(yè)務(wù)常用二分類模型，以及常用數(shù)據(jù)預(yù)處理過程，例如缺失值填充、歸一化等。

Deepthought v1更多工作在特征管理和數(shù)據(jù)配置中，更加偏向反作弊本身的業(yè)務(wù)。在v1對(duì)Spark的封裝和流程解耦串式調(diào)度執(zhí)行的方式在后續(xù)Deepthought版本中繼承了下來。

• Deepthoughtv2.0版，面向通用業(yè)務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

在v1.0的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上做了通用化改進(jìn)，通過組件化替代配置化，實(shí)現(xiàn)了常見的機(jī)器學(xué)習(xí)需求，例如自動(dòng)調(diào)參；繼承了v1核心實(shí)現(xiàn)的思路，把機(jī)器學(xué)習(xí)通用流程保留下來，并借鑒業(yè)界成熟的用戶體驗(yàn)方式，對(duì)整體系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)。主要更新如下：

組件化管理和調(diào)度

所有數(shù)據(jù)處理和算法執(zhí)行通過組件的方式管理和調(diào)度。算法的擴(kuò)展除了核心邏輯和調(diào)度腳本外，所有組件信息和配置項(xiàng)都可通過后臺(tái)配置管理完成，前端交互時(shí)動(dòng)態(tài)渲染組件的所有配置信息。

算法擴(kuò)充

在v2我們持續(xù)增加了多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其中包括監(jiān)督學(xué)習(xí)二分類、多分類、回歸算法，非監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類、圖類算法，多種數(shù)據(jù)預(yù)處理算法以及多種算法評(píng)估和數(shù)據(jù)分析可視化組件，基本滿足傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)所有場(chǎng)景的需要。

可視化交互

每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟，以組件的方式管理和使用。用戶通過對(duì)組件的拖拉拽方式的交互操作，能更加直觀便捷的搭建適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要的架構(gòu)，可實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也更加靈活開放。另外，前端也提供了一系列標(biāo)注化的報(bào)表控件，系統(tǒng)即時(shí)讀取的報(bào)表數(shù)據(jù)可動(dòng)態(tài)渲染成可視化報(bào)表。

離線定時(shí)調(diào)度任務(wù)

與大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔權(quán)限打通，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔讀取Deepthought任務(wù)信息并進(jìn)行調(diào)度，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的定時(shí)預(yù)測(cè)的場(chǎng)景。

Deepthought v2架構(gòu)如下圖所示。

• Deepthoughtv3.0版，支持實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)

v3在v2基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能擴(kuò)充，在v3中Deepthought支持了自動(dòng)調(diào)參和實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)，并且對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型，支持參數(shù)服務(wù)器訓(xùn)練。

自動(dòng)調(diào)參

v2實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)調(diào)參的功能，可通過多種調(diào)參算法，對(duì)多個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化組合、并行訓(xùn)練，最終找出最優(yōu)評(píng)估效果的參數(shù)組合和最優(yōu)模型。通過自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)提高用戶工作效率，使得用戶更多關(guān)注問題，而不是模型。

已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的調(diào)參方式包括隨機(jī)搜索、網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化和進(jìn)化算法。

實(shí)時(shí)預(yù)估

實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)是算法模型部署至實(shí)際業(yè)務(wù)的重要環(huán)節(jié)，v3已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了多個(gè)常用模型的實(shí)時(shí)預(yù)估功能，并支持HTTP、RPC兩種協(xié)議。

實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)通過QAE加載預(yù)估核心代碼，并通過Skywalker/Dubbo發(fā)布HTTP/RPC服務(wù)，并通過Hubble、Venus接入日志監(jiān)控。

核心代碼通過初始化加載預(yù)處理模塊，讀取模型后，開始監(jiān)聽服務(wù)端口。為了最大化利用計(jì)算資源，降低預(yù)估時(shí)長(zhǎng)，預(yù)測(cè)采用線程池+流水線方式，對(duì)單條請(qǐng)求多行數(shù)據(jù)拆分處理。

參數(shù)服務(wù)器

由于一些內(nèi)在原因，在基于Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)無法支撐百萬級(jí)以上維度、億級(jí)以上行數(shù)的超大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練。業(yè)界通過參數(shù)服務(wù)器解決了超大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的問題。v3集成了開源參數(shù)服務(wù)器，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了部分常用模型的參數(shù)服務(wù)器版本。

Deepthought v3架構(gòu)如下圖所示。

部分核心實(shí)現(xiàn)與封裝

下文將對(duì)平臺(tái)部分核心功能的實(shí)現(xiàn)和封裝簡(jiǎn)要介紹。

Spark ML/MLLib封裝

Deepthought中算法組件基于spark原生ml/mllib包進(jìn)行封裝和改進(jìn)，在繼承了其并行計(jì)算、通道流式處理等優(yōu)點(diǎn)之外，還加入一系列提供用戶易用性的功能，同時(shí)增加了一些原生包中不存在的算法。

例如gbdt編碼算法。gbdt作為一個(gè)應(yīng)用廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法，不僅可用在分類、回歸上，還可以用在特征構(gòu)造上。通過訓(xùn)練好的gbdt模型，可對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，最終輸出為類似于one-hot的形式，從而將輸出數(shù)據(jù)灌入fm,lr等模型進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練使用。

在Deepthought中，通過將ml中g(shù)bdt存儲(chǔ)功能優(yōu)化，將每個(gè)樹詳情進(jìn)行存儲(chǔ)。在gbdt編碼組件中，通過訓(xùn)練好的gbdt模型和樹詳情，重構(gòu)多棵樹并為每棵樹葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編碼。最終將數(shù)據(jù)并行灌入所有的樹，并將最后結(jié)果拼接，從而得到對(duì)應(yīng)的編碼結(jié)果。

Deepthought在滿足常用性的模型的基礎(chǔ)，豐富更多的模型，可以讓用戶在業(yè)務(wù)模型的構(gòu)建上有更多的選擇，從而豐富了平臺(tái)的功能性。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

Deepthought不僅僅是對(duì)Spark ML/MLLib做了封裝，也有很多基于實(shí)際業(yè)務(wù)和平臺(tái)化的開發(fā)。為了擴(kuò)展和優(yōu)化Deepthought的功能，Deepthought增加了數(shù)據(jù)預(yù)處理組件以及訓(xùn)練組件中的標(biāo)簽自動(dòng)轉(zhuǎn)換功能。

用戶可以通過在通過拖動(dòng)不同的預(yù)處理組件，Deepthought會(huì)根據(jù)其選擇的組件生成滿足用戶需求的可使用數(shù)據(jù)，比如分層抽樣、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)編碼等。

為方便用戶，deepthough所有組件中都擁有標(biāo)簽自動(dòng)轉(zhuǎn)換功能，Deepthought會(huì)對(duì)輸入標(biāo)簽進(jìn)行map映射，根據(jù)標(biāo)簽中各個(gè)標(biāo)簽個(gè)數(shù)分別映射為從0開始的轉(zhuǎn)換標(biāo)簽，并將該map保存，從而使得預(yù)測(cè)組件保持一致，并且最終原樣輸出標(biāo)簽。

loss實(shí)時(shí)輸出原理

一個(gè)良好的可用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要經(jīng)過算法工程師不斷的調(diào)優(yōu)、嘗試；而模型的調(diào)優(yōu)需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力。

損失函數(shù)(loss function)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，作為學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問題相聯(lián)系，即通過最小化損失函數(shù)求解和評(píng)估模型。而每一次迭代損失函數(shù)值的變化，預(yù)示著模型的與目標(biāo)的距離變化。損失函數(shù)曲線及l(fā)oss曲線，代表著模型訓(xùn)練的收斂速度，算法工程師可以通過曲線判別模型的損失函數(shù)、超參等設(shè)置是否合理，決定是否在中途停止模型訓(xùn)練，從而節(jié)約調(diào)優(yōu)時(shí)間，提升模型訓(xùn)練效率。

Deepthought平臺(tái)算法組件是基于spark中ml和mllib兩個(gè)庫(kù)改進(jìn)封裝，而loss曲線輸出功能在兩個(gè)庫(kù)中并未提供。Deepthought為了使用戶在訓(xùn)練時(shí)能同步查看loss曲線（類似于tensorflow），基于spark消息通信和事件總線的方式，為算法組件增加loss值輸出功能，從而實(shí)現(xiàn)了loss曲線的同步顯示功能。

實(shí)時(shí)預(yù)估熱加載改造

用戶在線上使用模型實(shí)時(shí)預(yù)估的過程中，需要定期使用新訓(xùn)練的模型替換舊模型。在實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)的早期版本中，預(yù)估服務(wù)代碼在加載到QAE后，通過初始化一次性加載模型到內(nèi)存里。

這就導(dǎo)致如果需要更新模型時(shí)，我們需要通過kill QAE實(shí)例，逐漸替換QAE達(dá)到新模型替換舊模型的效果。這種方式存在缺陷是：

1. 用戶對(duì)切換過程不可知，無法追蹤某次響應(yīng)具體是舊模型或新模型的預(yù)測(cè)結(jié)果；

2. 由于RPC是長(zhǎng)連接，KILL一個(gè)QAE實(shí)例后會(huì)導(dǎo)致當(dāng)前實(shí)例中的所有鏈接中斷。過程雖然短暫，但仍然會(huì)造成一定的請(qǐng)求抖動(dòng)。

通過對(duì)已有服務(wù)進(jìn)行熱加載改造，實(shí)現(xiàn)了模型熱加載，并可支持同一QAE實(shí)例下多模型共享資源，以及支持用戶顯式選擇指定版本訪問服務(wù)。

剝離HTTP和RPC框架本身后，我們將通用服務(wù)封裝成模型預(yù)測(cè)服務(wù)，提供預(yù)測(cè)通用預(yù)測(cè)接口和管理接口（加載模型和查看模型）。被加載的模型封裝成對(duì)象，存放在全局對(duì)象池中。預(yù)測(cè)服務(wù)內(nèi)提供模型路由功能，通過解析用戶請(qǐng)求，檢測(cè)用戶是否顯式訪問指定模型和指定版本。如果用戶不顯式請(qǐng)求，路由器會(huì)指向?qū)ο蟪刂械淖钚掳姹菊{(diào)用預(yù)估服務(wù)。

目前應(yīng)用和后續(xù)工作

目前應(yīng)用簡(jiǎn)介

目前Deepthought已被流量反作弊、用戶行為分析、愛奇藝號(hào)、文學(xué)等多個(gè)團(tuán)隊(duì)使用。下文簡(jiǎn)要介紹目前已在Deepthought開展業(yè)務(wù)的一些典型場(chǎng)景。

流量反作弊業(yè)務(wù)

目前流量反作弊業(yè)務(wù)已全線使用Deepthought進(jìn)行模型訓(xùn)練和離線預(yù)測(cè)。

通過Deepthought提供的一些數(shù)據(jù)挖掘工具，例如kmeans聚類和孤立森林異常檢測(cè)，反作弊同學(xué)可分析出異常流量特征，通過圖分析工具，挖掘出團(tuán)伙特征?；谶@些分析結(jié)果，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔工作流手動(dòng)或半自動(dòng)引入到特征工程和標(biāo)簽庫(kù)。

在具體模型引用上，反作弊常用二分類模型，例如LR、GBDT和XGBoost，對(duì)特征數(shù)據(jù)分類。在實(shí)際應(yīng)用中，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔定期執(zhí)行Deepthought任務(wù)，實(shí)現(xiàn)周期性模型更新和離線預(yù)測(cè)。通過Deepthought自動(dòng)調(diào)參功能自動(dòng)優(yōu)化模型超參，模型實(shí)際準(zhǔn)確率和召回率均超過97%。

推薦業(yè)務(wù)

Deepthought在推薦業(yè)務(wù)中也受到的廣泛的應(yīng)用和好評(píng)。

Deepthouht平臺(tái)致力于幫助推薦業(yè)務(wù)更加清晰明朗化了模型訓(xùn)練過程，使得推薦業(yè)務(wù)的小伙伴能夠更加專注于模型的選擇，業(yè)務(wù)的理解等方面。

推薦團(tuán)隊(duì)的同學(xué)可通過Deepthought平臺(tái)提供的gbdt編碼、sql自定義、lr、協(xié)同過濾、fm等算法組件，實(shí)現(xiàn)推薦模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。

在整個(gè)推薦業(yè)務(wù)中，Deepthought專注于模型的訓(xùn)練，通過將大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)給入到Deepthought平臺(tái)，用戶通過拉取組件的形式，構(gòu)建一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)拆分，模型訓(xùn)練、評(píng)估的流程，并在模型訓(xùn)練完備之后部署到線上，從而進(jìn)行實(shí)時(shí)的預(yù)估附。當(dāng)整套流程第一次構(gòu)建完成之后，用戶往后僅僅需要定時(shí)運(yùn)行流程，實(shí)現(xiàn)模型的更新即可。

其中g(shù)bdt編碼+fm訓(xùn)練的組合模型，是使用頻率最高的模型之一。推薦業(yè)務(wù)通過gbdt編碼將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，在與已有離散型數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，從而得到可用于fm模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。

當(dāng)模型訓(xùn)練完成，Deepthought通過公眾號(hào)和郵件的方式通知用戶模型的準(zhǔn)確率、召回等詳情。當(dāng)模型確認(rèn)可用后，可通過Deepthought平臺(tái)將模型進(jìn)行實(shí)時(shí)部署，從而滿足推薦業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)需求。

除此之外，為了解決推薦業(yè)務(wù)存在過多特征組合拼接的問題，Deepthought提供了feature extract udf函數(shù)，用戶可通過配置文件的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)原屬數(shù)據(jù)的拼接、相加、計(jì)算log等原子操作。并且Deepthought算法組件中還提供idMap映射功能，使得對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了編碼或map映射的團(tuán)隊(duì)，依然可采用Deepthought平臺(tái)。

總結(jié)與后續(xù)規(guī)劃

Deepthought對(duì)大量機(jī)器學(xué)習(xí)封裝和平臺(tái)化開發(fā)，使用戶可通過簡(jiǎn)單配置和拖動(dòng)方式完成機(jī)器學(xué)習(xí)操作，協(xié)助非算法業(yè)務(wù)同學(xué)能夠輕松使用機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)規(guī)范使用，大大減輕用戶在重復(fù)代碼和算法、模型管理上的工作量。同時(shí)，與大數(shù)據(jù)平臺(tái)通天塔深度合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)到模型訓(xùn)練、離線、在線預(yù)測(cè)全流程閉環(huán)，是大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)重要組成部分。

Deepthought后續(xù)將繼續(xù)提高操作的便利性，系統(tǒng)穩(wěn)定性；并且會(huì)在在實(shí)時(shí)預(yù)估服務(wù)上擴(kuò)展已有模型的支持；算法層面將繼續(xù)逐步豐富模型類型，并嘗試加入深度學(xué)習(xí)模型。

分享題目：一站式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Deepthought的建設(shè)與初探
分享URL：http://aaarwkj.com/article30/gdigpo.html

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