当深度学习模型遇上外卖广告工程，会有怎样的“火花”？

外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载之三

引子

随着美团外卖业务的不断发展，外卖广告引擎团队在多个领域进行了工程上的探索和实践，也取得了一些成果。为了更好地与业界交流和分享我们的经验，我们决定以连载的方式将这些成果总结出来。

本篇文章是本系列连载的第三篇，主要探讨深度学习模型在美团外卖广告中的应用实践。

深度学习模型在美团外卖广告中的应用实践

深度学习模型在美团外卖广告中有着广泛的应用，包括：

• 个性化推荐 ：通过深度学习模型，我们可以学习用户的历史行为和偏好，为每个用户推荐个性化的广告。
• 广告创意生成 ：通过深度学习模型，我们可以自动生成广告创意，提高广告的点击率和转化率。
• 广告效果预测 ：通过深度学习模型，我们可以预测广告的效果，帮助广告主优化广告投放策略。
• 欺诈检测 ：通过深度学习模型，我们可以检测广告中的欺诈行为，保护广告主和用户的利益。

深度学习模型工程化的总体架构

美团外卖广告深度学习模型工程化的总体架构如下图所示：

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关键技术

美团外卖广告深度学习模型工程化涉及到以下关键技术：

• 分布式训练 ：使用分布式训练技术，我们可以将模型训练任务分解成多个子任务，并在多台机器上并行执行，从而缩短模型训练时间。
• 模型压缩 ：使用模型压缩技术，我们可以减小模型的大小，使其能够部署到移动设备等资源受限的设备上。
• 在线推理 ：使用在线推理技术，我们可以将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供实时的预测服务。
• 监控和告警 ：使用监控和告警技术，我们可以实时监控模型的性能和健康状况，并在出现问题时及时发出告警。

工程实践

美团外卖广告深度学习模型工程化的工程实践主要包括：

• 模型管理 ：我们建立了统一的模型管理平台，对所有的深度学习模型进行集中管理，包括模型版本控制、模型上线和下线等。
• 数据管理 ：我们建立了统一的数据管理平台，对所有的训练数据和预测数据进行集中管理，包括数据清洗、数据转换和数据归档等。
• 计算资源管理 ：我们建立了统一的计算资源管理平台，对所有的计算资源进行集中管理，包括计算资源的申请、分配和回收等。
• 监控和告警 ：我们建立了统一的监控和告警平台，对所有的深度学习模型和工程系统进行集中监控，包括性能监控、健康状态监控和告警触发等。

经验和教训

我们在美团外卖广告深度学习模型工程化的过程中，积累了一些经验和教训，包括：

• 团队协作非常重要 ：深度学习模型工程化是一个复杂的过程，涉及到多个团队的协作，因此，团队协作非常重要。
• 工程实践至关重要 ：深度学习模型工程化的成功，离不开良好的工程实践。
• 持续学习非常必要 ：深度学习模型工程化是一个不断发展的领域，因此，持续学习非常必要。

总结

美团外卖广告深度学习模型工程化已经取得了显著的成果，为美团外卖广告业务的发展做出了重要的贡献。我们相信，随着深度学习模型的不断发展，以及工程实践的不断完善，深度学习模型在美团外卖广告中的应用将越来越广泛，对美团外卖广告业务的发展起到越来越重要的作用。