除了之前用Ray来实现融合以及它带来的好处,我们也做了非常多的模块建设,TF融合、稳定性保障、样本回流、延迟样本修正、数据共享、流批一体、端到端强一致、模型增量导出。我们把这个平台上线了支付宝的几个场景,从下面的几个数字可以一探效果:

　　 几十分钟模型延迟到4、5分钟,并且可以根据业务的需求进一步降低

　　我们从去年8月份开始建设,今年2月份开始上线第一个场景,在支付线财富线也都取得了不错的效果,接下来我们会推广到蚂蚁金服的其他业务线上。

　　基于融合计算机器学习,它是融合计算和机器学习这两种模式的有机组合,实现优化资源共享。我们通过这两方面的探索初步验证了融合计算的框架,融合计算是旨在数据共享来进行计算模式的兼容,融合的本质是开放,开放的基础是实现数据的互通,只要我们能够方便的实现各模式之间的数据互通,并且能够保障它们数字的实时性和端到端的一致性,就可以实现复杂场景里面需要多种模式进行组合的计算。模块的衔接就像搭乐高积木一样,基本的模块可能只有几种,但是搭建出复杂且多变的系统。

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