导读

本文将介绍如何在生产环境中部署基于嵌入的机器学习模型。近年来，机器学习模型性能的显著提升带来了许多新的可能性，但只有在这些模型成功部署到生产应用中时，才能真正发挥其价值。然而，部署这类模型面临不少挑战，尤其是考虑到模型更新的频率和复杂性。

基于嵌入的模型

基于嵌入的模型在机器学习领域正变得越来越重要。例如，谷歌利用嵌入来优化搜索结果，Spotify则用它来推荐个性化音乐。这些模型的基本原理是将输入数据转换成向量表示（即嵌入）。这种向量表示能有效地捕捉数据的结构特征，使得相似的数据点在嵌入空间中彼此靠近，而不同的数据点则远离。这使得我们能够更方便地比较复杂的数据对象。

基于嵌入的系统

尽管嵌入本身很有价值，但其真正的力量在于与其他嵌入的比较。为了提高效率，嵌入通常预先计算并存储在数据库中，以便快速检索。然而，这增加了系统部署的复杂性，因为每次模型更新时都需要重新计算所有嵌入。对于大规模系统，这可能需要很长时间，期间系统必须保持稳定运行。因此，我们需要一种灵活的部署策略来应对这种情况。

搜索引擎和推荐系统

我们研究了两种基于嵌入的系统：搜索引擎和推荐系统。这两种系统都由三个部分组成：应用、嵌入生成器和嵌入存储。搜索引擎通过模型将查询转换为嵌入，并在存储中搜索匹配项。推荐系统则通过预计算的用户和物品嵌入来推荐最符合用户兴趣的内容。虽然这两个系统有一些共同点，但也存在一些关键差异。

不停机部署新模型

当模型需要更新时，必须确保嵌入生成器和嵌入存储中的嵌入一致。为此，我们首先使用新模型重新计算所有嵌入并存储在新的数据存储中。然后，新旧版本的嵌入生成器和嵌入存储将同时部署，直到系统切换到新版本为止。这种方法可以确保系统在更新过程中不会中断。

流式更新

现代系统往往需要处理不断变化的数据，如新文件的加入或用户行为的更新。为了处理这些动态变化，我们需要采用流式更新策略。通过在系统中引入数据加载器组件，我们可以实现实时嵌入计算和存储。这使得系统可以更快地适应变化，而不需要等待批量处理周期。

流式模型的部署

在流式系统中，新版本的模型和数据存储需要与旧版本同时部署。在批量加载期间，所有更新都会被转发到新版本，以确保数据的一致性。一旦批量加载完成，系统可以无缝切换到新版本，同时保持实时更新的能力。

A/B测试

为了评估新模型的效果，我们可以逐步将流量引导到新版本，同时保留一部分流量用于旧版本。这有助于平稳过渡并避免潜在的问题。此外，新模型还可以在有限的数据集上进行基准测试，以验证其性能。

总结

通过上述策略，我们可以有效地部署和管理基于嵌入的机器学习模型。这些策略不仅确保了系统的稳定性，还支持快速迭代和测试，从而推动进一步的研究和发展。