统一预估引擎实践与思考
统一预估引擎介绍
- 应用场景：广告、游戏、内容分发、搜索等多个场景
- 规模：数千台机器，数十万个候选，数以亿计的特征和QPS
- 挑战：兼顾效率、通用性、灵活性、候选多特征、多模型等
统一的特征计算框架
- 总览：样本构建、特征计算、缓存快照、算子模式、配置化计算逻辑、内存管理、分离计算、自动化联动缓存
- 算子模式：全局能力共享+增量能力扩展
- 内存管理：并行无锁对象池
- 分离计算：用户维度和物料维度特征分离计算
统一的模型推理管理
- 插件式管理：不同推理方案统一接口
- 分离架构：支持本地推理与RPC推理
预估多阶段加速机制
- 多核加速：样本补全/特征计算/模型计算并行处理
- 多机加速：分布式预估，支持基于物料候选维度的请求拆分
在线离线一致性方案
- 计算逻辑约束：线上线下共用相同的特征计算库
- 回流数据约束：预估样本与回调曝光样本一致
粗排针对性优化
- 背景：单样本特征多模型复杂
- 解决方案：双塔模型架构，物料向量近线/离线生产
- 进阶：候选维度数据结构降维，自适应流程裁剪
- 成本控制：特征算力评估工具，在线算力自适应机制
关键技术与特点
- 特征计算框架：灵活伸缩，无冗余分离计算，自动化联动缓存
- 在线离线一致性：统一计算逻辑，一致样本数据
- 多阶段加速：多核和多机并行加速
- 模型管理：插件式管理，分离架构
- 资源管理：代码贡献开源，低碳低成本智能资源管理
通过上述技术，统一预估引擎实现了高效、灵活、稳定的性能，为多个业务场景提供了强有力的支持。
