TensorFlowServing在广告CTR预估的线上实践与性能优化

"基于TensorFlowServing的深度学习在线预估" 深度学习已经渗透到许多领域，如图像处理、自然语言处理以及广告点击率（CTR）预估等。随着技术的发展，模型不断演进，例如Wide&Deep、DeepCrossNetwork、DeepFM和xDeepFM等。然而，将这些模型从离线环境迁移到线上生产环境中，会面临性能优化和集成到现有工程系统等挑战。TensorFlowServing作为一个强大的模型 Serving 工具，为解决这些问题提供了可能。 TensorFlowServing 是 Google 推出的一个开源项目，它旨在简化模型部署，使开发者能够快速地将训练好的模型上线，提供预测服务。在本文中，作者分享了美团用户增长组使用 TensorFlowServing 部署 WDL（Wide&Deep Learning）模型的实践经验，以及如何优化线上服务性能。 1. 离线训练流程： - 数据准备：使用 Spark 生成 TensorFlow 兼容的 tfrecord 格式数据，以提高数据读取效率。 - 模型选择：采用经典的 Wide&Deep 模型，包含用户特征、场景特征和商品特征。Wide 部分包含80多个特征，Deep 部分有60多个特征，经过 Embedding 层后约600维，随后通过3层256节点的全连接层，总参数量约为35万，模型文件大小约11MB。 - 分布式训练：采用 TensorFlow 的同步+BackupWorkers 框架，解决了异步更新延迟和同步更新性能问题，并使用 GreedyLoadBalancing 策略进行参数服务器（PS）的负载均衡。 2. 在线预估优化： - 性能要求：在广告精排场景中，模型需要在10ms内完成对数百个广告的点击率预估，以满足实时竞价需求。因此，对模型预估性能要求较高。 - 使用 CPU 而非 GPU：在某些情况下，CPU 训练可能比 GPU 更快，这可能是因为 CPU 在处理小规模模型时能更好地平衡计算和内存带宽。 3. TensorFlowServing 部署： - 模型导出：将训练好的模型导出为 TensorFlowServing 可接受的格式。 - 配置与启动：配置 TensorFlowServing 以加载模型并设置服务端口，启动 Serving 进程。 - 请求处理：客户端通过 RESTful API 或 gRPC 向 Serving 发送预测请求，获取模型预估结果。 4. 线上性能优化： - 资源调度：合理分配 CPU 和内存资源，确保 Serving 实例可以高效运行。 - 预测并行：通过批处理或多线程处理预测请求，减少单次预测的开销。 - 请求缓存：对重复请求的结果进行缓存，减少不必要的模型计算。 - 监控与调优：持续监控线上服务的性能指标，如响应时间、错误率和资源利用率，根据情况调整模型或 Serving 参数。 TensorFlowServing 提供了一个高效且灵活的框架，使得深度学习模型能够快速融入现有的业务系统。通过理解其工作原理和最佳实践，开发者可以有效地解决模型上线过程中的问题，实现高性能的在线预估服务。