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火山引擎机器学习系统负责人项亮在大会上正式发布并介绍了机器学习与推荐平台多云部署解决方案。项亮介绍，抖音集团旗下不同业务的不同推荐系统，都是基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。现在，这种模式由火山引擎对外开放，为企业提供开放的AI基建，帮助企业更专注于业务。
🌟抖音🔥头条🎉西瓜💦等热门平台巧妙融合了推荐算法、广告投放、搜索引擎优化（SEO）、内容创作及创新的VR技术，背后全赖AI的强大支撑。🚀每个环节都深度嵌入AI，使其在各业务场景中焕发独特生命力。但对于如何高效地让AI工具跨领域无缝对接，成为行业关注的焦点。🎯寻求AI技术的广泛应用与复用最大化，是迈向智能未来的关键步骤。
🌟🚀统一推荐平台，知识共享轻松✨💡抖音、头条、番茄等热门业务，其各自的推荐系统训练任务皆提交至同一平台，由全能训练系统一手打造。👀_difference在于特化设定与网络架构，而非底层技术或联系方式。🔍这样不仅简化了操作流程，还能实现算法间的无缝迁移，如抖音的成功经验可迅速推广到其他场景。💻无论你是内容创作者还是数据分析师，工程层面的公平竞争让你专注于创新算法，算法才是决定胜负的关键。🏆记得优化关键词哦！像是”统一推荐平台”、”知识共享”、”训练任务提交”、”全能训练系统”、”特征定义”、”网络结构差异”、”算法迁移”等，让搜索引擎更容易找到你的内容。😊
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关注开发者体验，打造0碎片、高弹性的机器学习平台
🌟火山引擎🔥，一款专注于机器学习资源调度的高效平台，以其无与伦比的0碎片设计和卓越的弹性能力，解决了业界长久以来的难题。🚀🔍得益于字节跳动深厚的内部复用机制，火山引擎实现了数据流动的无缝衔接，打破传统平台的碎片化瓶颈。💻无论是手工优化的算子库还是编译能力，都在计算层面上展现出强大的灵活性和效率。🌐通信层面，BytePS分布式训练库和veGiantModel模型并行化的开源技术，为大规模模型训练提供了便捷且高效的解决方案，实现了数据传输的高效与稳定。🚀🔍存储方面，TOS对象存储和vePFS分布式文件系统，如同稳固的基石，确保了海量数据的安全与快速访问，为机器学习的大规模运行提供强有力的支持。📚火山引擎，不仅是一款技术领先的产品，更是推动AI发展的重要力量。它以用户为中心，用科技赋能，助力企业实现智能化转型。🌐欲了解更多详情，请访问我们的官方网站，获取更多专业且深度的见解。👉[火山引擎官网链接]
🌟火山引擎🔥专注于提升开发者效率，通过创新的机器学习平台，打破传统束缚。我们深知GPU资源的浪费是企业效能的大敌，为此，我们的平台独创了开发机模块——一抹在线的智慧之光，它与实体设备无异，无论是开机还是关机，都能无缝延续开发环境，让研发时间每一刻都高效利用。容器技术的集成，让开发者轻松切换不同项目，无需担心环境困扰。 Além that, 火山引擎的监控和实验追踪工具犹如得力助手，确保实验数据准确无误。完成任务后，一键提交至集群进行大规模训练，省时又省力，是智能迭代的不二选择。我们的目标不仅是提供工具，更是帮助开发者实现技术价值的最大化，让AI的力量在每个项目中熠熠生辉！
据英伟达中国区工程及解决方案总经理赖俊杰介绍，火山引擎和英伟达在过去几年里已开展了深入合作，从NVIDIA A100 到 H100，火山引擎一直保持第一时间迭代更新实例产品，使弹性计算实例与机器学习平台一直保持着最具竞争力的算力与性能。
双方此前与轻舟智航合作推出自动驾驶工具链轻舟矩阵，以仿真为核心，可打通从研发到测试运营的全流程，实现自动驾驶技术研发的高效迭代。依托火山引擎AI开发平台，轻舟矩阵上的自动驾驶模型训练GPU利用率可提升30%。
“随着AI模型规模不断增大，对于算力的需求也以指数级别快速提升。” 赖俊杰说，“火山引擎基于H100的全新一代弹性计算HPC实例和机器学习平台，将为企业客户提供更好的AI算力性能。”
深度开放的推荐平台，支持企业沉淀推荐能力
在智能推荐平台方面，火山引擎可以实现：只需一个平台，就能帮助企业实现从数据接入到推荐结果输出，这一完整的端到端推荐服务的搭建；在特征工程/模型开发模块，火山引擎既能通过简单的配置提供入门级的功能，同时也提供了低代码的开发能力，让工程师可以结合自己的经验深度参与到效果的优化中；与此同时，模型支持实时训练，用户的行为和偏好能很快体现在推荐结果中。此外，火山引擎智能推荐平台还支持深度的行业定制。目前，火山引擎已在电商、内容、视频等多个领域服务了很多客户，并将积累的行业经验，沉淀成行业模板，可以为不同领域的企业提供更专业的推荐服务；对企业而言，更为重要的一点是，火山引擎智能推荐平台支持灵活的黑白盒功能，可以让企业沉淀自身的推荐能力。
行业内对推荐系统的普遍认知是非常复杂，涉及的功能模块非常多：首先要对数据进行处理，以保证数据质量；处理后的数据进入到特征工程环节，对特征进行抽取——特征和样本会应用到模型的训练中；在线服务会对召回/排序/规则进行编排，还需要做大量的AB实验来验证推荐的效果，最后才能验证推荐是否有效。
在火山引擎推荐系统上，企业不需要跨多个系统，可以直接在成熟的推荐平台上完成一整套推荐系统的搭建。
当前，很多企业都想要沉淀研发能力，希望系统不要太黑盒。火山引擎特征工程模块兼具黑白盒功能：黑盒是让平台直接管理中间的过程，企业可以直接使用；白盒的功能可以满足工程师做深度开发的需求。与火山引擎机器学习平台一样，火山引擎推荐平台也提供很多数据抽取和特征处理的算子，实现高效灵活的特征自定义。
在模型开发方面，平台也兼具黑白盒功能预置模型，提供10+种模型结构，企业只需要设定好优化目标，就可以训练使用。自定义模型则是通过低代码的方式实现模型的开发，平台内置多种代码示例，提供了代码对比、效果对比、训练日志等多种工具，方便工程师更快上手。
无论是预置模型还是自定义模型，底层都是基于一套字节跳动自研的training和serving的方案-monolith，可实现万亿级参数的模型训练，以全方位的容错机制保证稳定性，支持流式训练和实时模型调参等特点，保证模型训练的性能和效果。
项亮指出，不同行业具有不同的业务特点，关注的业务目标也不同，比如电商更关注商品的点击率、转化率和成交金额；新闻资讯行业则对实时性要求比较高，希望提升内容点击率和用户的停留时长；广告更关注每千次点击转化率。不同行业还会有新用户、新内容的冷启动这类的问题，火山引擎推荐平台结合行业特点，沉淀成行业模版，可以让不同行业的企业快速地接入使用。
OPPO数智工程系统总裁刘海锋介绍，火山引擎助力OPPO构建了全球领先的推荐系统混合云，在保障用户体验的前提下，帮助OPPO在多个应用分发、信息流、联盟等服务场景中提升商业化价值。据了解，OPPO数智技术框架包括计算、网络、中间件和数据库的混合云基础设施层；面向海量跨系统数据进行存储与处理的云原生数据湖层；包括端侧推理、模型压缩、大规模训练、AutoML的端云一体机器学习系统；包括语音、NLP、知识图谱、CV、推荐搜索等基础能力的AI能力层；跨终端、多场景落地的业务应用层；以及为企业提供安全可信的AI安全能力层。
火山引擎也通过对OPPO的推荐算法进行专属云底座升级，重点提升了模型的响应速度和离线推荐工作能力为OPPO提供了更加弹性的敏捷资源、更加稳定的工程质量、更加高效的运维服务，为商业化业务价值提升创造了更加坚实的基础。
最后，项亮表示，因为数据隐私等原因，很多客户希望平台能支持多种部署方案。此次，火山引擎发布的机器学习与推荐平台多云部署解决方案，能够支持公有云部署，私有云部署，VPC部署和专属AZ部署。
字节跳动副总裁杨震原认为，技术和业务是一个互构的关系，技术和业务互相塑造、共同成长。他表示：“火山引擎沉淀了字节内部业务的技术实践，希望也能够帮助外部客户提升业务价值”。
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