增量模型，GB级，20分钟（Cos存储） 实时模型，KB级，秒（Kafka） 分布式 Serving集群 推理节点 分布式 Serving集群 推理节点 召回索引服务 业务服务 1. 获取⽤户向量 2. 向量召回 异步 刷库 训练端⽣成⾼频参数集 独⽴通道上线 降低请求⽑刺 Feature 2.1: 短时间内只 有部分参数被⽤到 Feature 2.2 Hotkey变化慢 ⼤规模推荐模型深度学习系统基本解决维度

试者在年龄、激素水平、体力活动、饮食、饮酒以及其他许多与疾病无关的因素上存在差异。这对检测疾病 的分类器可能并不适用。这些抽样可能会遇到极端的协变量偏移。此外，这种情况不太可能通过常规方法加 以纠正。简言之，他们浪费了一大笔钱。 4.9. 环境和分布偏移 173 自动驾驶汽车 对于一家想利用机器学习来开发自动驾驶汽车的公司，一个关键部件是“路沿检测器”。由于真实的注释数 据获取成本很高，他们想出了一个“聪明”的想 11.11. 学习率调度器 501 预热可以应用于任何调度器，而不仅仅是余弦。有关学习率调度的更多实验和更详细讨论，请参阅 (Gotmare et al., 2018)。其中，这篇论文的点睛之笔的发现：预热阶段限制了非常深的网络中参数的发散程度。这在直 觉上是有道理的：在网络中那些一开始花费最多时间取得进展的部分，随机初始化会产生巨大的发散。 小结 • 在训练期间逐步降低学习率可以提高准确性，并且减少模型的过拟合。

1000, 0.0000, 3.3000, 4.4000, 0.0000, 0.0000, 7.7000]) 可以看到，在长度为 8 的目标向量 x 上，写入了对应位置的数据，4 个位置的数据被刷 新。Scatter 的索引方式可以视为 Gather 的逆过程。 考虑 3 维张量的刷新例子，如下图 5.4 所示，目标张量 x 的 shape 为[4,4,4]，同理数据 设置为全 0，共有