Tìm kiếm
40 kết quả cho “model dùng chung”. Tìm không phân biệt dấu.
- Modeling Equities Returns: The Linear Case Bài tóm tắt · Hudson River Trading · 2023
…Khó — [bài gốc](https://www.hudsonrivertrading.com/hrtbeat/modeling-equities-returns/) Bài giảng toán tài chính, không kể hệ thống. Wiki giữ vì nó cho thấy khung mà các team giao…
- Evolving Reddit's ML Model Deployment and Serving Architecture Bài tóm tắt · Reddit · 2021
….reddit.com/r/RedditEng/comments/q14tsw/evolving reddits ml model deployment and serving/) Bối cảnh - Hệ ML của Reddit (2021) phục vụ hàng nghìn request inference mỗi giây cho feed…
- 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:
- Serving Machine Learning Models Efficiently at Scale at Zillow Bài tóm tắt · Zillow · 2022
…i gốc](https://www.zillow.com/tech/serving-machine-learning-models-efficiently-at-scale-at-zillow/) Bối cảnh - Nhiều tính năng của Zillow (Zestimate, gợi ý nhà, floor plan, semanti…
- LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes Bài tóm tắt · Lyft · 2021
…ó: 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: .…
- Maintaining Machine Learning Model Accuracy Through Monitoring Bài tóm tắt · DoorDash · 2021
…://doordash.engineering/2021/05/20/monitor-machine-learning-model-drift/) Bối cảnh - Model của DoorDash ước thời gian nấu, thời gian giao, quyết định giao đơn nào cho Dasher. Theo…
- Deploying Large-scale Fraud Detection Machine Learning Models at PayPal Bài tóm tắt · PayPal · 2021
…— [bài gốc](https://medium.com/paypal-tech/machine-learning-model-ci-cd-and-shadow-platform-8c4f44998c78) Bài đầu của một series về nền tảng shadow cho model; các phần sau (meta-le…
- Introducing LoRA: A faster way to fine-tune Stable Diffusion Bài tóm tắt · Replicate · 2023
…fine-tuning-of-stable-diffusion) Replicate là nền tảng chạy model qua API; số đo và nhận định về sản phẩm là "theo Replicate" (họ tự đo). Bối cảnh - DreamBooth (cuối 2022) cho phép…
- Flex Model: an event-driven feature engineering system Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
…· Độ khó: Khó — [bài gốc](https://blog.janestreet.com/flex-model-an-event-driven-feature-engineering-system/) Bối cảnh - Nhiều chiến lược giao dịch của Jane Street dùng neural net…
- 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…
- Learning the language of home buying: Zillow's event-based foundational user behavior model Bài tóm tắt · Zillow · 2026
…guage-of-home-buying-event-based-foundational-user-behavior-model/) Bối cảnh - Hành trình mua nhà dài hàng tháng, không tuyến tính, tín hiệu mạnh (lưu, đặt lịch xem) hiếm còn tín h…
- Scaling Etsy Payments with Vitess: Part 1 – The Data Model Bài tóm tắt · Etsy · 2023
…eascraft/scaling-etsy-payments-with-vitess-part-1--the-data-model) Bối cảnh - Cuối 2020, hai database thanh toán đã ở cấu hình máy cao nhất của Google Cloud, không scale dọc được n…
- Re-architecting Slack's Workspace Preferences: Moving to an EAV Model Bài tóm tắt · Slack · 2018
…itecting-slacks-workspace-preferences-how-to-move-to-an-eav-model-to-support-scalability/) Bối cảnh - Thiết kế ban đầu: lưu tuỳ chọn của workspace dưới dạng một JSON blob ngay tron…
- Load test và kiểm chứng capacity Chủ đề Thành viên
Trước một mốc tải chưa từng gặp (ra mắt game, tính năng mới gửi push toàn quốc, mùa giải, tăng trưởng nhanh), cần biết hệ chịu được bao nhiêu, cái gì gãy trước, và cần bao nhiêu máy. Test từng service riêng không đủ vì…
- Training Orchestrator: Unifying Model Training at Yelp Bài tóm tắt · Yelp · 2026
…neeringblog.yelp.com/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 n…
- Streaming output for language models Bài tóm tắt · Replicate · 2023
…://replicate.com/blog/streaming) Replicate là nền tảng chạy model qua API; số đo và nhận định về sản phẩm là "theo Replicate" (họ tự đo). Bối cảnh - Trước đó Replicate chỉ có polli…
- Running a Software Factory Efficiently at Uber Scale Bài tóm tắt · Uber · 2026
…token mỗi request, tỉ lệ trúng prompt cache), kinh tế theo model, phân rã thay đổi chi phí lần lượt theo số người dùng, request mỗi người, token vào, token ra (không để phần dư kh…
- Multilingual message content moderation at scale (part 1) Bài tóm tắt · Bumble · 2021
…phần (phần 2, 2022, chỉ phân tích không gian embedding của model nên wiki không ingest). Bài của đội Data Science; phần kiến trúc model chỉ tóm tắt ngắn. Bối cảnh - Bumble Inc. (v…
- Deploy và release an toàn Chủ đề Thành viên
Phần lớn incident bắt đầu bằng một thay đổi: code mới, cấu hình mới, hạ tầng mới. Khi hệ thống và tổ chức lớn lên, câu hỏi là làm sao đưa thay đổi lên production thường xuyên mà vẫn giới hạn được thiệt hại khi có lỗi.
- グローバルなメルカリの検索バックエンド設計と検索基盤拡充 (Search backend for the Global App and extending the search platform) Bài tóm tắt · Mercari · 2025
…hác search Nhật ở ba điểm: đa ngôn ngữ ; phải xử lý cả item model (C2C, mỗi kết quả một món) lẫn product model (B2C, một kết quả có nhiều biến thể); và tự chỉnh kết quả độc lập với…
- The history of Amazon's forecasting algorithm Bài tóm tắt · Amazon · 2021
…ử; không có kiến trúc phục vụ, chỉ có hướng tiến hoá của hệ model. Số liệu theo Amazon. Bối cảnh - Forecast nhu cầu cho hơn 400 triệu sản phẩm ở hơn 185 nước để quyết định tồn kho;…
- From shallow to deep learning in fraud Bài tóm tắt · Lyft · 2018
…t 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…
- Multi-tenancy và cô lập tenant Chủ đề Thành viên
Một hệ phục vụ nhiều khách (tenant: workspace, shop, organization, account, service nội bộ) trên cùng hạ tầng thì rẻ và dễ vận hành, vì tài nguyên được dùng chung. Cái giá là bốn câu hỏi đi theo hệ suốt đời:
- Anomaly Detection at Zillow Using Luminaire Bài tóm tắt · Zillow · 2021
…on-at-zillow-using-luminaire/) Bối cảnh - Zestimate, gợi ý, model CV xử lý lượng dữ liệu lớn qua nhiều pipeline, mỗi chỗ là một điểm có thể hỏng. Theo Zillow, công cụ phát hiện bất…
- Monolith và microservices — đi và quay lại Chủ đề Thành viên
Lúc nào nên tách hệ thống thành nhiều service, và cái giá của việc đó là gì? Các nguồn hiện có cho thấy đây không phải đường một chiều.
- Architecting Restaurant Wait Time Predictions Bài tóm tắt · Yelp · 2019
…online ở nhà hàng không nhận đặt chỗ; mỗi lần xếp hàng, một model dự đoán thời gian chờ. Hệ phải bám trạng thái hiện tại của nhà hàng (bao nhiêu người đang chờ, giờ đóng cửa) và ch…
- Infrastructure patterns for agentic applications Bài tóm tắt · Render · 2026
…eo Render. Bối cảnh - Cách làm agent đầu tiên thường là bọc model trong một route handler và chờ response. Theo Render, đó là thứ hỏng đầu tiên ở production: agent chạy lâu (giờ, c…
- Scaling beyond one: How Airbnb evolved its data architecture for a multi-product world Bài tóm tắt · Airbnb · 2025
Bản Summer Release (5/2025): Airbnb thiết kế lại app, làm lại Experiences, ra mắt Services. Kho dữ liệu offline (phục vụ phân tích, khoảng 10 năm tuổi, xây quanh Homes) phải đón thêm hai trụ sản phẩm mới.
- How We Built Infrastructure to Run User Forecasts at Spotify Bài tóm tắt · Spotify · 2022
…o thị trường cần người can thiệp (phụ thuộc chiến dịch, thử model nghiên cứu, duyệt kết quả). - Nhánh thị trường trưởng thành gồm các bước: tạo không gian tham số (lưu BigQuery) →…
- Building Venice with Apache Helix Bài tóm tắt · LinkedIn · 2017
…ntroller tính số partition theo kích thước dataset. - State model năm trạng thái: OFFLINE → BOOTSTRAP (đang đọc Kafka, chưa phục vụ) → ONLINE; lỗi thì ERROR; DROPPED khi dọn. Helix…
- Observability và monitoring Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, monitoring là vài dashboard và một công cụ cài sẵn; log đọc thẳng từ máy. Khi hệ lớn lên, chính hệ quan sát thành một hệ phân tán có bài toán riêng:
- Halving the Time: How Uber Eats Rebuilt Its Search Pipeline Bài tóm tắt · Uber · 2026
…ydration) −35 ms; bỏ phụ thuộc tín hiệu item trực tiếp khỏi model xếp hạng cửa hàng để hai bước chạy độc lập (mục tiêu −20 ms). Request hedging ở bốn tầng phụ thuộc của hydration h…
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), synchronous call từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- 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…
- Xử lý incident và on-call Chủ đề Thành viên
Khi hệ còn nhỏ, vài người biết hết mọi thứ; có lỗi thì người thấy đầu tiên sửa luôn. Khi có hàng trăm service và hàng trăm engineer, câu hỏi đổi khác:
- 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:
- Can you use autoregressive diffusion to generate market data? Bài tóm tắt · Jane Street · 2026
…t quỹ định lượng nghĩ về dữ liệu thị trường như đầu vào cho model; phần toán chỉ tóm tắt ngắn. Bối cảnh - Model thường gặp trong tài chính định lượng nhận luồng sự kiện thị trường…
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- 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 data…
- Incident và postmortem Chủ đề Thành viên
Nhiều bước ngoặt kiến trúc trong wiki bắt đầu từ một incident: Netflix lên cloud sau 3 ngày không gửi được DVD, Twitter viết lại hệ thống sau World Cup 2010, Instagram đi nhiều data center sau trận bão 2012. Trang này…