字节跳动模型大规模部署实战
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
AML-机器学习系统
在字节跳动，基于深度学习的应用遍地开花，工程师关注模型效果的同时也需要关注线上服务一致性和性能，早期这通常需要算法专家和工程专家分工合作并紧密配合来完成，这种模式存在比较高的 diff 排查验证等成本。 随着 PyTorch/TensorFlow 框架的流行，深度学习模型训练和在线推理完成了统一，开发者仅需要关注具体算法逻辑，调用框架的 Python API 完成训练验证过程即可，之后模型可以很方便的序列化导出，并由统一的高性能 C++ 引擎完成推理工作。提升了开发者训练到部署的体验。 然而，完整的服务通常还存在大量的预处理/后处理等业务逻辑，这类逻辑通常是把各种输入经过加工处理转变为 Tensor，再输入到模型，之后模型的输出 Tensor 再加工成目标格式，一些典型的场景如下：
