5-字节跳动-基于深度学习的在线质量评价系统以及服务化实践-马国俊.pdf

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1、在线质量推荐系统以及服务化实践字节跳动马国俊个人简介前言在线质量推荐系统的构建总结与思考提纲 ?国俊字节跳动互娱影像质量保障团队、研发效能团队负责人履历：先后就职于腾讯、百度等互联?公司工作：主要从事工程效能&质量保障领域相关?作，效能工程服务化、机器学习算法评估与应用研究、质量保障团队管理等。 2019年加?字节跳动个人简介前言前言在预防为主的质量阶段，业内涌现大量测试方法论和工具链&服务化建设。这两年在国内互联网界，智能测试方兴未艾。结合字节跳动互娱质量保障的实践，介绍下AI是怎么赋能智能测试的。剪映：抖音官方剪辑工具产品目标： n国际化出海 n核心剪辑

2、工具 +“剪同款”出海演示Demo：剪同款模板剪同款模板：集视频、音频、特效、贴纸、文字、画中画、滤镜等诸多素材与剪/编辑于一体。小白套模板即可剪出高大上的视频。我司效果妹子做的一个剪同款模板。复杂的模板对设备性能有一定要求。背景挑战剪同款模板的性能兼容性测试如何开展 n传统测试评价方法：单模板的多机型兼容性能手工测试 n问题：兼容性难全覆盖人力、设备可维护性挑战多多评价方法缺乏泛化能力，突出表现在：新模板新机型解决之道 n引入推荐算法思想，基于模板线上表现数据来建模 n关键点：算法选型：具备泛化能力样本工程：怎么定义一个模板在某个终端设备上，表现是好的，

3、还是不好的。特征工程：模板性能表现，受哪些维度影响训练：Batch-实时预测：预测服务，多模型联合决策能力 CMS: 报表、干预、长尾在线质量推荐系统剪映：抖音官方剪辑工具国际化出海面临问题： n海外低端机（如右图，脱敏版） n低端机run起崩溃或者导出失败现象 n低端机run起后存在部分卡顿，视频导出时间过长，有损用户体验 n个别地区甚至1/3强设备都属于低端带来议题：模板素材进行分级性能优化策略（RD侧）模板根据机型表现制定分级下发策略，根据性能兼容性决定是否下发（QA侧）背景用户推荐模型 PB模型预测结果 Feeds流埋点上报预测服务在线质量推荐系统在线质量推荐系统系统架构 Wide & Deep/DeepFM Kafka flink AML 数据处理埋点客户端队列样本工程特征工程预测预测服务召回池过滤数据报表人

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