爱奇艺：构建多模态机器学习平台，赋能全业务数字化转型

在激烈的市场竞争中，企业数字化转型已成大势所趋。而机器学习（ML），作为人工智能的核心技术之一，正发挥着越来越重要的作用。爱奇艺作为国内领先的视频流媒体平台，也在积极探索机器学习的应用，以提升用户体验、优化运营效率和推动业务创新。

在爱奇艺的机器学习平台建设实践中，他们深刻认识到机器学习应用的广泛性，不仅仅局限于深度学习领域。因此，他们构建了一个多模态的机器学习平台，涵盖了机器学习、数据挖掘和数据分析等多种领域。

构建机器学习平台的挑战

在建设机器学习平台之前，爱奇艺已经拥有比较成熟的深度学习平台 Javis。然而，Javis 面向的用户比较高阶，需要通过提交代码到专用计算集群上运行计算，使用门槛较高。此外，对于很多规模较小的业务来说，深度学习模型的开发和部署成本较高，难以满足需求。

为了解决这些挑战，爱奇艺决定构建一个多模态的机器学习平台，覆盖更广泛的业务需求。该平台需要具备以下特性：

• 低门槛： 使用方便，降低算法工程师的使用门槛。
• 多模态： 支持多种机器学习算法，满足不同业务需求。
• 高效： 利用云计算和大数据技术，提升计算效率和数据处理能力。
• 易扩展： 支持平台的灵活扩展，满足业务快速发展需要。

爱奇艺机器学习平台架构

爱奇艺的机器学习平台采用云原生架构设计，基于Kubernetes容器编排系统和Serverless技术构建，具有弹性伸缩、高可用和成本优化的优势。

平台主要包括以下模块：

• 数据接入层： 负责数据采集、清洗和预处理。
• 模型训练层： 提供分布式训练环境，支持多种机器学习算法。
• 模型管理层： 管理模型的生命周期，包括模型注册、版本管理和在线部署。
• 模型服务层： 提供在线预测服务，支持模型推理和API调用。
• 监控管理层： 监控平台运行状态，保障服务的稳定性和性能。

平台应用实践

爱奇艺的机器学习平台已经在多个业务场景中得到了广泛应用，取得了显著的成效。

• 个性化推荐： 基于用户行为数据，构建个性化推荐模型，提升用户体验。
• 内容审核： 利用机器学习算法，对内容进行自动审核，提高审核效率和准确性。
• 精准营销： 基于用户画像和行为数据，进行精准营销，提升营销效果。
• 运维优化： 利用机器学习算法，对系统运行状态进行预测和优化，提高系统稳定性和可用性。

结语

爱奇艺的机器学习平台建设实践，为我们提供了如何构建一个多模态、低门槛、高效易扩展的机器学习平台的宝贵经验。随着机器学习技术的不断发展，爱奇艺也将继续探索机器学习的更多应用场景，推动全业务数字化转型，为用户带来更优质的体验。