Meta如何优化广告推理服务以提高尾部利用率
talkingdev • 2024-07-15
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近日，Meta在其机器学习推理服务的尾部利用率方面进行了优化，这些优化使得失败率减少了三分之二，计算效率提高了35%，并将p99延迟减半。这些增强功能确保Meta的广告投放系统可以在不需要额外资源的情况下处理增加的工作负载，同时维持服务级别协议。持续改进策略包括预测性扩展和使用IPnext，这是Meta的统一平台，用于管理机器学习模型的生命周期。
核心要点
- Meta在其机器学习推理服务的尾部利用率方面进行了优化
- 优化使得失败率减少了三分之二，计算效率提高了35%，并将p99延迟减半
- 持续改进策略包括预测性扩展和使用IPnext，这是Meta的统一平台，用于管理机器学习模型的生命周期