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《文章推荐系统》系列之基于 Wide&Deep模型的在线排序

 

上图是 Wide&Deep 模型的网络结构,深度学习可以通过嵌入(Embedding)表达出更精准的用户兴趣及物品特征,不仅能减少人工特征工程的工作量,还能提高模型的泛化能力,使得用户行为预估更加准确。Wide&Deep 模型适合高维稀疏特征的推荐场景,兼有稀疏特征的可解释性和深模型的泛化能力。通常将类别特征做 Embedding 学习,再将 Embedding 稠密特征输入深模型中。Wide 部分的输入特征包括:类别特征和离散化的数值特征,Deep部分的输入特征包括:数值特征和 Embedding 后的类别特征。其中,Wide 部分使用 FTRL + L1;Deep 部分使用 AdaGrad,并且两侧是一起联合进行训练的。

 

离线训练

 

TensorFlow 实现了很多深度模型,其中就包括 Wide&Deep,API 接口为 tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier ,我们可以直接使用。在上篇文章中已经实现了将训练数据写入 TFRecord 文件,在这里可以直接读取

 

@staticmethod
def read_ctr_records():
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(["./train_ctr_201905.tfrecords"])
    dataset = dataset.map(parse_tfrecords)
    dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000)
    dataset = dataset.repeat(10000)
    return dataset.make_one_shot_iterator().get_next()

 

解析每个样本,将 TFRecord 中序列化的 feature 列,解析成 channel_id (1), article_vector (100), user_weights (10), article_weights (10)

 

def parse_tfrecords(example):
    features = {
        "label": tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        "feature": tf.FixedLenFeature([], tf.string)
    }
    parsed_features = tf.parse_single_example(example, features)
    feature = tf.decode_raw(parsed_features['feature'], tf.float64)
    feature = tf.reshape(tf.cast(feature, tf.float32), [1, 121])
    # 特征顺序 1 channel_id,  100 article_vector, 10 user_weights, 10 article_weights
    # 1 channel_id类别型特征, 100维文章向量求平均值当连续特征,10维用户权重求平均值当连续特征
    channel_id = tf.cast(tf.slice(feature, [0, 0], [1, 1]), tf.int32)
    vector = tf.reduce_sum(tf.slice(feature, [0, 1], [1, 100]), axis=1, keep_dims=True)
    user_weights = tf.reduce_sum(tf.slice(feature, [0, 101], [1, 10]), axis=1, keep_dims=True)
    article_weights = tf.reduce_sum(tf.slice(feature, [0, 111], [1, 10]), axis=1, keep_dims=True)
    label = tf.reshape(tf.cast(parsed_features['label'], tf.float32), [1, 1])
    # 构造字典 名称-tensor
    FEATURE_COLUMNS = ['channel_id', 'vector', 'user_weigths', 'article_weights']
    tensor_list = [channel_id, vector, user_weights, article_weights]
    feature_dict = dict(zip(FEATURE_COLUMNS, tensor_list))
    return feature_dict, label

 

指定输入特征的数据类型,并定义 Wide&Deep 模型 model

 

# 离散类型
channel_id = tf.feature_column.categorical_column_with_identity('channel_id', num_buckets=25)
# 连续类型
vector = tf.feature_column.numeric_column('vector')
user_weigths = tf.feature_column.numeric_column('user_weigths')
article_weights = tf.feature_column.numeric_column('article_weights')
wide_columns = [channel_id]
# embedding_column用来表示类别型的变量
deep_columns = [tf.feature_column.embedding_column(channel_id, dimension=25),
                vector, user_weigths, article_weights]
estimator = tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir="./ckpt/wide_and_deep",
                                                     linear_feature_columns=wide_columns,
                                                     dnn_feature_columns=deep_columns,
                                                     dnn_hidden_units=[1024, 512, 256])

 

通过调用 read_ctr_records() 方法,来读取 TFRecod 文件中的训练数据,并设置训练步长,对定义好的 FTRL 模型进行训练及预估

 

model.train(read_ctr_records, steps=1000)
result = model.evaluate(read_ctr_records)

 

可以用上一次模型的参数作为当前模型的初始化参数,训练完成后,通常会进行离线指标分析,若符合预期即可导出模型

 

columns = wide_columns + deep_columns
feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(columns)
serving_input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_parsing_serving_input_receiver_fn(feature_spec)
model.export_savedmodel("./serving_model/wdl/", serving_input_receiver_fn)

 

TFServing 部署

 

安装

 

docker pull tensorflow/serving

 

启动

 

docker run -p 8501:8501 -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/root/toutiao_project/reco_sys/server/models/serving_model/wdl,target=/models/wdl -e MODEL_NAME=wdl -t tensorflow/serving

 

-p 8501:8501 为端口映射(-p 主机端口 : docker 容器程序)

 

TFServing 使用 8501 端口对外提供 HTTP 服务,使用8500对外提供 gRPC 服务,这里同时开放了两个端口的使用

 

–mount type=bind,source=/home/ubuntu/detectedmodel/wdl,target=/models/wdl 为文件映射,将主机(source)的模型文件映射到 docker 容器程序(target)的位置,以便 TFServing 使用模型,target 参数为 /models/模型名称

 

-e MODEL_NAME= wdl 设置了一个环境变量,名为 MODEL_NAME,此变量被 TFServing 读取,用来按名字寻找模型,与上面 target 参数中的模型名称对应

 

-t 为 TFServing 创建一个伪终端,供程序运行

 

tensorflow/serving 为镜像名称

 

在线排序

 

通常在线排序是根据用户实时的推荐请求,对召回结果进行 CTR 预估,进而计算出排序结果并返回。我们需要根据召回结果构造测试集,其中每个测试样本包括用户特征和文章特征。首先,根据用户 ID 和频道 ID 读取用户特征(用户在每个频道的特征不同,所以是分频道存储的)

 

try:
    user_feature = eval(hbu.get_table_row('ctr_feature_user',
                              '{}'.format(temp.user_id).encode(),
                              'channel:{}'.format(temp.channel_id).encode()))
except Exception as e:
    user_feature = []

 

再根据用户 ID 读取召回结果

 

recall_set = read_hbase_recall('cb_recall',
                'recall:user:{}'.format(temp.user_id).encode(),
                'als:{}'.format(temp.channel_id).encode())

 

接着,遍历召回结果,获取文章特征,并将用户特征合并,构建样本

 

examples = []
for article_id in recall_set:
    try:
        article_feature = eval(hbu.get_table_row('ctr_feature_article',
                                  '{}'.format(article_id).encode(),
                                  'article:{}'.format(article_id).encode()))
    except Exception as e:
        article_feature = []
    if not article_feature:
        article_feature = [0.0] * 111
    
    channel_id = int(article_feature[0])
    # 计算后面若干向量的平均值
    vector = np.mean(article_feature[11:])
    # 用户权重特征
    user_feature = np.mean(user_feature)
    # 文章权重特征
    article_feature = np.mean(article_feature[1:11])
    # 构建example
    example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
                "channel_id": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[channel_id])),
                "vector": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[vector])),
                'user_weigths': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[user_feature])),
                'article_weights': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[article_feature])),
            }))
    examples.append(example)

 

调用 TFServing 的模型服务,获取排序结果

 

with grpc.insecure_channel("127.0.0.1:8500") as channel:
    stub = prediction_service_pb2_grpc.PredictionServiceStub(channel)
    request = classification_pb2.ClassificationRequest()
    # 构造请求,指定模型名称,指定输入样本
    request.model_spec.name = 'wdl'
    request.input.example_list.examples.extend(examples)
    # 发送请求,获取排序结果
    response = stub.Classify(request, 10.0)

 

这样,我们就实现了 Wide&Deep 模型的离线训练和 TFServing 模型部署以及在线排序服务的调用。使用这种方式,线上服务需要将特征发送给TF Serving,这不可避免引入了网络 IO,给带宽和预估时延带来压力。可以通过并发请求,召回多个召回结果集合,然后并发请求 TF Serving 模型服务,这样可以有效降低整体预估时延。还可以通过特征 ID 化,将字符串类型的特征名哈希到 64 位整型空间,这样有效减少传输的数据量,降低使用的带宽。

 

模型同步

 

实际环境中,我们可能还要经常将离线训练好的模型同步到线上服务机器,大致同步过程如下:

 

同步前,检查模型 md5 文件,只有该文件更新了,才需要同步

 

同步时,随机链接 HTTPFS 机器并限制下载速度

 

同步后,校验模型文件 md5 值并备份旧模型

 

同步过程中,需要处理发生错误或者超时的情况,可以设定触发报警或重试机制。通常模型的同步时间都在分钟级别。

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