VK راه اندازی یک توصیه عمودی جدید را از هفته ها به یک روز کوتاه کرده است. تیم هوش مصنوعی VK توضیح داد که در ماه های اخیر در پلت فرم اکتشاف چه تغییری کرده است. این یک لایه زیرساخت برای توصیه، جستجو و تبلیغات در تمام محصولات شرکت است. حدود 90٪ از مشکلات رتبه بندی در آنجا با پیکربندی، بدون کد جدید حل می شود. بنابراین کاری که ما انجام دادیم: - شروع سریع. عمودی در پیکربندی (کاتالوگ اشیاء، منابع نامزد، نمایه، اهداف بهینه‌سازی) توصیف می‌شود و خود پلتفرم خدمات، جریان‌های داده، نظارت و چرخه A/B را مستقر می‌کند. این روتین تا هفته ها ادامه داشت. این 15 شعبه جدید ایجاد کرد، از جمله برای سناریوهای کوچک مانند رتبه بندی نظرات. -. پورتال کشف یک نکته برای مدیریت پیکربندی، توپولوژی سرویس و نظارت. تغییرات قبل از اجرا تأیید می‌شوند، گام به گام با مقایسه معیارها منتشر می‌شوند و در صورت انصراف، بازگردانده می‌شوند. بازگشت به نسخه قبلی در یک مرحله انجام می شود. همه توسعه دهندگان AI VK از پورتال استفاده می کنند. هر روز ده ها تغییر در آن رخ می دهد. -. رتبه بندی پردازنده گرافیکی در مداری با تأخیرهای میلی‌ثانیه‌ای، تیم دسته‌بندی پویا، کنترل دم تأخیر و یک مسیر بازگشتی به یک مدل ساده در صورت خرابی GPU معرفی کرد. مدل شبکه عصبی اکنون در پیکربندی گنجانده شده است (و نه به عنوان یک پروژه جداگانه برای سه ماهه، همانطور که معمولاً اتفاق می افتد). - صرفه جویی در آهن انتقال برخی از محاسبات به GPU، استفاده مجدد از ویژگی‌ها بین محصولات، کش کردن نامزدها و بهینه‌سازی مسیر جستجوی داغ، 70 هزار هسته CPU را آزاد کرد. در برخی از محصولات این اثر به 30٪ رسید. پس از اعمال تمام تغییرات در توصیه ها، زمان در فید VKontakte 11٪ افزایش یافت و اضافه شدن دوستان از توصیه ها تقریبا 2.7 برابر افزایش یافت. در VK Clips، زمان مشاهده 22٪ افزایش یافت. در ویدیوی اصلی VK، زمان مشاهده 20٪ افزایش یافت. در تبلیغات، پس از جابجایی به پلتفرم، تبدیل یک نمایش به یک اقدام هدف برای پیام‌ها به جامعه 46 درصد افزایش یافت و قیمت یک اقدام هدفمند 13 درصد کاهش یافت.

VK راه اندازی یک توصیه عمودی جدید را از هفته ها به یک روز کوتاه کرده است. تیم هوش مصنوعی VK توضیح داد که در ماه های اخیر در پلت فرم اکتشاف چه تغییری کرده است. این یک لایه زیرساخت برای توصیه، جستجو و تبلیغات در تمام محصولات شرکت است. حدود 90٪ از مشکلات رتبه بندی در آنجا با پیکربندی، بدون کد جدید حل می شود. بنابراین کاری که ما انجام دادیم: - شروع سریع. عمودی در پیکربندی (کاتالوگ اشیاء، منابع نامزد، نمایه، اهداف بهینه‌سازی) توصیف می‌شود و خود پلتفرم خدمات، جریان‌های داده، نظارت و چرخه A/B را مستقر می‌کند. این روتین تا هفته ها ادامه داشت. این 15 شعبه جدید ایجاد کرد، از جمله برای سناریوهای کوچک مانند رتبه بندی نظرات. -. پورتال کشف یک نکته برای مدیریت پیکربندی، توپولوژی سرویس و نظارت. تغییرات قبل از اجرا تأیید می‌شوند، گام به گام با مقایسه معیارها منتشر می‌شوند و در صورت انصراف، بازگردانده می‌شوند. بازگشت به نسخه قبلی در یک مرحله انجام می شود. همه توسعه دهندگان AI VK از پورتال استفاده می کنند. هر روز ده ها تغییر در آن رخ می دهد. -. رتبه بندی پردازنده گرافیکی در مداری با تأخیرهای میلی‌ثانیه‌ای، تیم دسته‌بندی پویا، کنترل دم تأخیر و یک مسیر بازگشتی به یک مدل ساده در صورت خرابی GPU معرفی کرد. مدل شبکه عصبی اکنون در پیکربندی گنجانده شده است (و نه به عنوان یک پروژه جداگانه برای سه ماهه، همانطور که معمولاً اتفاق می افتد). - صرفه جویی در آهن انتقال برخی از محاسبات به GPU، استفاده مجدد از ویژگی‌ها بین محصولات، کش کردن نامزدها و بهینه‌سازی مسیر جستجوی داغ، 70 هزار هسته CPU را آزاد کرد. در برخی از محصولات این اثر به 30٪ رسید. پس از اعمال تمام تغییرات در توصیه ها، زمان در فید VKontakte 11٪ افزایش یافت و اضافه شدن دوستان از توصیه ها تقریبا 2.7 برابر افزایش یافت. در VK Clips، زمان مشاهده 22٪ افزایش یافت. در ویدیوی اصلی VK، زمان مشاهده 20٪ افزایش یافت. در تبلیغات، پس از جابجایی به پلتفرم، تبدیل یک نمایش به یک اقدام هدف برای پیام‌ها به جامعه 46 درصد افزایش یافت و قیمت یک اقدام هدفمند 13 درصد کاهش یافت.