5-字節跳動-基于深度學習的在線質量評價系統以及服務化實踐-馬國俊.pdf

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1、在線質量推薦系統以及服務化實踐 字節跳動馬國俊 個人簡介 前言 在線質量推薦系統的構建 總結與思考 提綱 ?國俊 字節跳動互娛影像質量保障團隊、研發效能團隊負責人 履歷:先后就職于騰訊、百度等互聯?公司 工作:主要從事工程效能&質量保障領域相關?作,效能工程服務化、機器學 習算法評估與應用研究、質量保障團隊管理等。 2019年加?字節跳動 個人簡介 前言 前言 在預防為主的質量階段,業內涌現大量測試方法論和工具鏈&服務化建設。 這兩年在國內互聯網界,智能測試方興未艾。 結合字節跳動互娛質量保障的實踐,介紹下AI是怎么賦能智能測試的。 剪映:抖音官方剪輯工具 產品目標: n國際化出海 n核心剪輯

2、工具 +“剪同款”出海 演示Demo:剪同款模板 剪同款模板:集視頻、音頻、特效、貼紙、文 字、畫中畫、濾鏡等諸多素材與剪/編輯于一 體。小白套模板即可剪出高大上的視頻。 我司效果妹子做的一個剪同款模板。 復雜的模板對設備性能有一定要求。 背景 挑戰 剪同款模板的性能兼容性測試如何開展 n傳統測試評價方法:單模板的多機型兼容性 能手工測試 n問題: 兼容性難全覆蓋 人力、設備可維護性挑戰多多 評價方法缺乏泛化能力,突出表現在: 新模板 新機型 解決之道 n引入推薦算法思想,基于模板線上表現數據來建模 n關鍵點: 算法選型:具備泛化能力 樣本工程:怎么定義一個模板在某個終端設備上,表現是 好的,

3、還是不好的。 特征工程:模板性能表現,受哪些維度影響 訓練:Batch-實時 預測:預測服務,多模型聯合決策能力 CMS: 報表、干預、長尾 在線質量推薦系統 剪映:抖音官方剪輯工具 國際化出海面臨問題: n海外低端機(如右圖,脫敏版) n低端機run起崩潰或者導出失敗現象 n低端機run起后存在部分卡頓,視頻導出時間過長,有損 用戶體驗 n個別地區甚至1/3強設備都屬于低端 帶來議題: 模板素材進行分級性能優化策略(RD側) 模板根據機型表現制定分級下發策略,根據性能兼容性 決定是否下發(QA側) 背景 用戶 推薦模型 PB模型 預測結果 Feeds流 埋點上報 預測服務 在線質量推薦系統 在線質量推薦系統 系統架構 Wide & Deep/DeepFM Kafka flink AML 數 據 處 理 埋點 客 戶 端 隊 列 樣本工程 特征工程 預 測 預測服務 召回池過濾 數據報表人

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