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构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道:Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡 构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道:Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡
问题的起点非常明确:我们需要为一套在线风控与推荐模型提供特征服务。业务需求对这套服务的延迟提出了极为苛刻的要求——P99响应必须在50毫秒以内。同时,模型需要两类截然不同的特征:一类是实时性极高的“在线特征”,例如用户在当前会话中的点击次数
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构建结合 DynamoDB 与 SQL 的混合特征存储并通过 BentoML 提供实时服务 构建结合 DynamoDB 与 SQL 的混合特征存储并通过 BentoML 提供实时服务
我们的机器学习团队遇到了一个日益棘手的窘境:特征分裂。一部分特征是实时生成的,比如用户最后一次点击、当前会话时长,必须在10毫秒内可供模型调用;另一部分则是离线计算的批量特征,例如用户过去7天的平均购买金额、历史浏览品类分布,这些通过复杂的
2023-10-27
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