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字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习

阿尔法工场 2023-04-19 10:51 发布于北京 发文

“数字化时代,问题可以定量评估,机器学习可以围绕目标做更智能、高效的优化。”

4月18日,火山引擎发布自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台,支持企业客户更好地训练AI大模型。字节跳动副总裁杨震原以《抖音的机器学习实践》为主题,分享了他对机器学习的理解。

杨震原认为,机器学习系统的核心竞争力,在于每次实验都能很快、很便宜。算法工程师能聚焦在自己的工作上,用很低成本不断去试错,这样才能实现业务的敏捷迭代和创新。

他表示:“火山引擎机器学习平台是内外统一的,火山引擎客户和抖音用的是同样的平台。我希望公司内部打磨的这些技术能够服务更多的客户,支持大家做智能化的创新。”

以下为杨震原演讲全文:

上午好!大家知道,抖音等业务是火山引擎的内部客户,都跑在火山引擎的云上。今天我会分享下公司内部业务的一些实践经验:火山引擎是怎样支持抖音用好机器学习的。

首先说说为什么要聊机器学习,什么场景、什么情况下要用机器学习系统?用机器学习会有什么样的挑战?我们是怎么解决这些挑战的?

01 用机器学习的前提是 问题可以定量评估

我认为机器学习很重要的一点,是把问题数字化。先数字化,然后让这个问题可以定量评估。当问题可以定量评估的时候,接下来就可以智能化,进一步用一些机器学习的方法来优化。

之前有些朋友问我,说“震原,能不能帮我搞一个模型?”我问他想用这个模型干什么?他其实自己并没有想清楚。

我想通过几个例子来具体说明下机器学习的用法。

比如效果广告,对于商家来讲,是不是能用合理的钱找到客户?对平台来讲,有一个广告位,是不是能够把最适合的广告放到这个位置上?这个问题怎么评估呢?很简单,我们看转化率就可以了,所以它的目标可以很清晰地定义出来。

能够清晰定义目标,就可以做A/B实验,可以判断什么方法更好,进而可以用机器学习进一步去优化。最后往往就会发现,用人工的方法,比如圈选用户这些方法做效果广告,很难干得过用机器学习。

再比如,优惠券发放。同样的钱应该发给哪些用户,能给平台带来更长期的留存?这也是可以被精确定量和评估的问题。这样的问题,我们就可以思考用什么样的算法,用什么样的机器学习去优化。

运力调度,这是大家很熟悉的网约车领域,也是可以定量评估的,可以通过成单率评估。如果匹配得不好,我就不能把司机和乘客有效匹配起来。自动驾驶就不多说了,这个领域想评估效果,实际上的维度更多,比如说安全性、时间、舒适度等等。

讲了这么多,核心的问题是要能够把问题定义清楚,先数字化,再去做智能化。

02 机器学习的两大挑战 :复杂和昂贵

我们用机器学习做智能化,会有什么样的问题呢?主要说两个问题,第一个是复杂,第二个是贵。

为什么说复杂?因为机器学习软件栈很深,它需要有平台,有PyTorch平台,有TensorFlow,还有很多的平台。也涉及到框架、操作系统,还有底层的硬件。

大家最近出门,都问对方有多少张GPU卡,你如果没有,都不好意思跟人家打招呼。但其实很多人并不知道用这些卡的效率到底是什么样子。所以机器学习的软件栈是很深的,是挺复杂的一件事情,每个环节都要做对、做好。

再说说很贵的问题。人力贵,一个非常优秀的算法工程师很贵,也不是那么容易就能找到。除了人才昂贵,数据也很贵,高质量的数据成本很高。硬件就不说了,高性能GPU的价格大家都知道。

所以,机器学习是一件既复杂又昂贵的事情。那抖音是怎么处理这个既复杂又昂贵的事情,更好地使用机器学习助力业务发展的呢?

03 好用的机器学习,要又快又便宜

先简单介绍一下我们的平台,我们最主要的两个平台,一个是推荐广告平台,还有一个是通用平台,包括CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)平台等等。

推荐平台,每周会有上万个模型在上面训练,因为我们有很多产品,不同场景都会频繁训练模型。CV/NLP平台,模型训练的数字会更大,每周有大约20万个模型的训练规模。而且这两个平台上日常还跑着大量的在线服务。

举个例子。比如,抖音的推荐系统有很多模型,其中某个模型需要用15个月的样本来训练,也就是说在15个月的时间里不断构筑训练数据,这个数据量是非常大的。

但是在我们的机器学习平台上,我们只需要5个小时,就可以完成这个模型的训练,核算下来成本只要5000块人民币。对于一个算法工程师来讲,他早晨做这个模型训练,下午就到线上做AB实验了,极大提高了产品迭代效率。

机器学习做得好不好,我觉得可以用这个三角形来表示,其中最重要的是算法。算法在效果上做到领先,就能对业务产生很大的价值。支撑算法效果的需求,有两件事,一个是硬件ROI,一个是人力ROI。

硬件ROI指的是单位模型的成本。在市场竞争里,别人花一万块钱做一个模型,你如果花一万块能做十个同类的模型,这场仗就稳了。

人力ROI,是说招一个厉害的算法工程师进来,他能否发挥最大潜能,主要看系统能否支持他足够容易、足够敏捷地去尝试新的想法。

如何提高硬件ROI?潮汐、混部,这是我们常用的一些方法。本质上一句话,就是如何提高设备利用率,这也是云原生的一个基本思想。

我们把不同任务混合在一起,互相错峰,通过智能调度,把它们的利用率都跑得很高,这样可以极大地提升资源的利用率,去压缩每个实验的成本。

在硬件成本以外,还有很重要的一点,就是机器学习的这套基础设施是不是足够易用。

开个玩笑:很多做数学的人,不喜欢你搞计算机科学,尤其做深度学习,说你们这帮人就在这里“炼丹”,经常不能解释你这个东西为什么好,你为什么需要不断做实验?但是我们从实用的角度来讲,必须得不断做实验,不断去尝试,这个领域很多新的发现,都是不断尝试做出来的。

如何让每次尝试更快、更便宜,这就是核心竞争力。想一劳永逸,一把做出一个非常完美的模型,这是很难实现的。

04 火遍抖音的爆款特效,一位算法工程师一周完成

火山引擎要做的,就是把平台的工作做好。大家可以看到,数据处理的整个过程、模型训练、评估到上线,再到AB测试,全平台有统一的集成。

算法工程师不需要反反复复去沟通各种环节,串联各种业务,他可以更聚焦在自己的工作上。

再看个例子,这是一个很有意思的特效(抖音AI绘画),估计很多朋友都用过。大概是在去年年底,这个特效特别火。大家猜猜,做这个特效对抖音来讲投入了多少人力?

可能很多人都想不到,算法工程师就投入了一个人,他在平台上写了一些调研的代码,大概用了一个星期就完成了模型的训练,经过一些调教之后就发布到线上了。

当时产品预估可能有200QPS的峰值流量,上线我们按照2000QPS来做的,没想到上线几个小时就打满了。我们很快做了大量扩容,很短时间内容量再扩大10倍,到支持20000QPS。

可以看到整个过程,参与的人数是非常少的,同时扩容效率也非常高。很多人说模型训练的开销大,其实从长期来看,推理的开销会显著大于训练。

AI绘画这个模型,在火山引擎平台推理的效率大概比原生Pytorch 模型快5倍。上线之后又做了一些针对性的优化,还可以更快,大概快10倍,提高了一个数量级。

有了这样的平台支持,工程师就可以快速尝试各种想法,不管是跟进进展,还是开拓创新,都可以做得很快。

最后,大家能够看到,在抖音、今日头条、懂车帝这样一些APP上,开屏会显示:火山引擎提供计算服务。

我们所讲的机器学习平台是内外统一的,火山引擎客户和抖音用的是同样的平台。我希望公司内部打磨的这些技术能够服务更多的客户,支持大家做智能化的创新。谢谢大家。

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