Tìm kiếm
22 kết quả cho “ML training”. Tìm không phân biệt dấu.
- LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes Bài tóm tắt · Lyft · 2021
…khó: Trung bình — [bài gốc](https://eng.lyft.com/lyftlearn-ml-model-training-infrastructure-built-on-kubernetes-aef8218842bb) Bài thứ hai của một cặp; bài trước về Feature Service…
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Training Orchestrator: Unifying Model Training at Yelp Bài tóm tắt · Yelp · 2026
…/07/training-orchestrator-unifying-model-training-at-yelp.html) Bối cảnh - Yelp đã có feature store cho dữ liệu tái lập được, thư viện training chung cho neural network và gradient…
- Taming the ML Firehose: Scaling Feature Consistency Bài tóm tắt · Uber · 2026
…khó: Khó — [bài gốc](https://www.uber.com/us/en/blog/taming-ml-firehose/) Bối cảnh - Mục tiêu: feature dùng lúc inference chính là feature dùng để train model kế tiếp. Trước đó hai…
- ML Feature Serving Infrastructure at Lyft Bài tóm tắt · Lyft · 2021
…ô lớn · Độ khó: Trung bình — [bài gốc](https://eng.lyft.com/ml-feature-serving-infrastructure-at-lyft-d30bf2d3c32a) Bài đầu của một cặp; bài sau về training: . Bối cảnh - Model ML…
- Architecting Restaurant Wait Time Predictions Bài tóm tắt · Yelp · 2019
…gblog.yelp.com/2019/12/architecting-wait-time-estimations.html) Bối cảnh - Yelp Waitlist cho khách xếp hàng online ở nhà hàng không nhận đặt chỗ; mỗi lần xếp hàng, một model dự đoá…
- Flex Model: an event-driven feature engineering system Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
…piler kiểm và test fail nếu cấp phát. Float unboxed nhờ OxCaml (nhánh compiler của họ): tail latency giảm khoảng 25% trong một lần replay thử. Đang thử sinh code cho cả kế hoạch th…
- From shallow to deep learning in fraud Bài tóm tắt · Lyft · 2018
Hệ quyết định gian lận ban đầu được xây cho luật nghiệp vụ dễ đọc; model chỉ là "phần mở rộng của luật": hệ số logistic regression được chép tay vào code. Bug đầu tiên tác giả sửa là một feature tính khác nhau giữa…
- How to shuffle a big dataset Bài tóm tắt · Jane Street · 2018
Theo bài, dữ liệu ở Jane Street có tỉ lệ tín hiệu/nhiễu rất thấp nhưng rất nhiều: kiểu một tỉ mẫu huấn luyện mà nhãn chỉ hơi có xu hướng đúng.
- Predictive test selection Bài tóm tắt · Meta · 2018
…tree: giải thích được, dễ huấn luyện, có sẵn trong hạ tầng ML), áp lên đặc trưng trừu tượng của thay đổi mới, chấm điểm từng test trong tập phụ thuộc bắc cầu rồi chọn những test d…
- Hạ tầng nghiên cứu định lượng (dữ liệu thị trường, feature, backtest) Chủ đề Thành viên
Một quỹ định lượng hay công ty market making sống bằng vòng nghiên cứu: đặt giả thuyết → lấy dữ liệu → tạo feature → train model hay dựng tín hiệu → backtest/mô phỏng → đưa vào giao dịch thật → lặp lại. Theo Optiver, độ…
- Chi phí hạ tầng và build vs buy Chủ đề Thành viên
Khi còn nhỏ, chi phí hạ tầng là chuyện phụ và cloud là lựa chọn hiển nhiên. Khi lớn lên, hoá đơn có thể chiếm phần lớn giá vốn. Hai câu hỏi xuất hiện: tối ưu chi phí trên nền đang có thế nào, và khi nào nên tự xây (hoặc…
- Nền tảng nội bộ cho service (đường ray chung) Chủ đề Thành viên
Tách hệ thống thành nhiều phần (service, hoặc component trong một monolith) giải được bài toán tổ chức. Nhưng nếu mỗi team tự làm RPC, retry, log, metric, contract theo cách riêng, thì ta chỉ đổi một kiểu hỗn loạn lấy…
- Pipeline dữ liệu và analytics Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, báo cáo chạy thẳng trên DB production. Đến một lúc truy vấn phân tích làm chậm giao dịch, dữ liệu cần gộp từ nhiều nguồn, và có thêm người dùng mới (analyst, ML, khách hàng xem dashboard). Khi đó cần một mặt…
- Hạ tầng phục vụ LLM inference Chủ đề Thành viên
Phục vụ LLM giống một dịch vụ web ở chỗ cần scale theo tải, deploy phiên bản mới an toàn và phục hồi khi một process chết; nhưng ba đặc điểm làm các công cụ quen thuộc hỏng:
- Lyft Công ty Thành viên
Năm 2019, Amundsen, công cụ tìm dữ liệu dựa trên metadata, xếp hạng bảng theo số lần được query và lấy "ai hay dùng" từ audit log; metadata cơ bản công khai cho mọi người, metadata giàu chỉ cho người có quyền . Nền tảng…
- Multilingual message content moderation at scale (part 1) Bài tóm tắt · Bumble · 2021
…n tin nhắn mỗi giây" (2021). - Giám sát và rollback: mọi hệ ML có logging chung, phát hiện bất thường real-time, dashboard tập trung; từ những bản đầu đã có thể kiểm hiệu năng ở pr…
- Yelp Công ty Thành viên
Kafka của Yelp (hàng chục tỷ message/ngày) chuyển từ EC2 + Puppet lên PaaS nội bộ PaaSTA trên Kubernetes với operator tự viết và Cruise Control (2021) ; migration không downtime bằng cách gấp đôi broker rồi dời…
- Enhancing Cloud Usage Forecasting, Monitoring & Optimizing Bài tóm tắt · Etsy · 2024
…Per Visit (CPV): - chia chi phí thành 4 nhóm: hạ tầng lõi, ML & sản phẩm, nền tảng dữ liệu, môi trường dev; - định kỳ chạy hồi quy để kiểm tra lại biến dự báo; đã thử headcount, G…
- How Instacart Uses Embeddings to Improve Search Relevance Bài tóm tắt · Instacart · 2022
…g hợp cho sản phẩm chưa có lượt mua. - Phục vụ qua nền tảng MLOps Griffin: job chấm điểm offline hằng ngày tính embedding cho query và sản phẩm mới; embedding sản phẩm được đánh in…
- How We Built Infrastructure to Run User Forecasts at Spotify Bài tóm tắt · Spotify · 2022
Forecast số người dùng theo thị trường là một trong các chỉ số sức khoẻ kinh doanh được dùng nhiều nhất, khi Spotify mở rộng ra hơn 180 nước. Trước đó việc tune hyperparameter chạy trên một máy, mất vài tháng.
- KernelEvolve: How Meta's Ranking Engineer Agent Optimizes AI Infrastructure Bài tóm tắt · Meta · 2026
…s-ranking-engineer-agent-optimizes-ai-infrastructure/) Phần ML (model xếp hạng quảng cáo) chỉ tóm tắt ngắn; trang này giữ phần hệ thống: agent sinh code đặt trong vòng tìm kiếm có…