这篇文章希望讨论的问题是深度学习 CTR 模型的线上 serving 问题。对于 CTR 模型的离线训练，很多同学已经非常熟悉，无论是 TensorFlow，PyTorch，还是传统一点的 Spark MLlib 都提供了比较成熟的离线并行训练环境。但 CTR 模型终究是要在线上环境使用的，如何将离线训练好的模型部署于线上的生产环境，进行线上实时的 inference，其实一直是业界的一个难点。本篇文章希望跟大家讨论一下几种可行的 CTR 模型线上 serving 方法。

自研平台

无论是在五六年前深度学习刚兴起的时代，还是 TensorFlow，PyTorch 已经大行其道的今天，自研机器学习训练与上线的平台仍然是很多大中型公司的重要选项。为什么放着灵活且成熟的 TensorFlow 不用，而要从头到尾进行模型和平台自研呢？重要的原因是由于 TensorFlow 等通用平台为了灵活性和通用性支持大量冗余的功能，导致平台过重，难以修改和定制。而自研平台的好处是可以根据公司业务和需求进行定制化的实现，并兼顾模型 serving 的效率。笔者在之前的工作中就曾经参与过 FTRL 和 DNN 的实现和线上 serving 平台的开发。由于不依赖于任何第三方工具，线上 serving 过程可以根据生产环境进行实现，比如采用 Java Server 作为线上服务器，那么上线 FTRL 的过程就是从参数服务器或内存数据库中得到模型参数，然后用 Java 实现模型 inference 的逻辑。

但自研平台的弊端也是显而易见的，由于实现模型的时间成本较高，自研一到两种模型是可行的，但往往无法做到数十种模型的实现、比较、和调优。而在模型结构层出不穷的今天，自研模型的迭代周期过长。因此自研平台和模型往往只在大公司采用，或者在已经确定模型结构的前提下，手动实现 inference 过程的时候采用。

预训练 embedding+ 轻量级模型

完全采用自研模型存在工作量大和灵活性差的问题，在各类复杂模型演化迅速的今天，自研模型的弊端更加明显，那么有没有能够结合通用平台的灵活性、功能的多样性，和自研模型线上 inference 高效性的方法呢？答案是肯定的。

现在业界的很多公司其实采用了“复杂网络离线训练，生成 embedding 存入内存数据库，线上实现 LR 或浅层 NN 等轻量级模型拟合优化目标”的上线方式。百度曾经成功应用的“双塔”模型是非常典型的例子（如图 1）。

图 1 百度的“双塔”模型

百度的双塔模型分别用复杂网络对“用户特征”和“广告特征”进行了 embedding 化，在最后的交叉层之前，用户特征和广告特征之间没有任何交互，这就形成了两个独立的“塔”，因此称为双塔模型。

在完成双塔模型的训练后，可以把最终的用户 embedding 和广告 embedding 存入内存数据库。而在线上 inference 时，也不用复现复杂网络，只需要实现最后一层的逻辑，在从内存数据库中取出用户 embedding 和广告 embedding 之后，通过简单计算即可得到最终的预估结果。

同样，在 graph embedding 技术已经非常强大的今天，利用 embedding 离线训练的方法已经可以融入大量 user 和 item 信息。那么利用预训练的 embedding 就可以大大降低线上预估模型的复杂度，从而使得手动实现深度学习网络的 inference 逻辑成为可能。

PMML

Embedding+ 线上简单模型的方法是实用却高效的。但无论如何还是把模型进行了割裂。不完全是 End2End 训练 +End2End 部署这种最“完美”的形式。有没有能够在离线训练完模型之后，直接部署模型的方�