Tapjoy 使用 Amazon SageMaker 在近乎实时的广告中进行程序化中介

Tapjoy 是一个移动广告和应用程序盈利平台，每月有 16.5 亿活跃用户，移动应用程序和设备上的每日互动量达 4000 万。Tapjoy 的广告平台在实时拍卖中出价，并且必须以超低的延迟响应时间处理高吞吐量。该公司希望使用机器学习（ML），以每秒超过 50000 个请求的速率来预测用户行为和广告定价，并要求在 5 毫秒的延迟窗口内进行推断。Tapjoy 还希望能够灵活测试生产中的多个端点、保持低成本，同时最大限度地减少团队的开发时间，因此选择使用 Amazon Web Services（AWS）来构建解决方案。

Tapjoy 使用 Amazon SageMaker 作为端到端解决方案，为近乎实时的广告构建、训练和部署机器学习，实施了五个单模型和四个多模型端点，以便在生产环境中进行低延迟推理。展望未来，Tapjoy 计划自动进行再训练和模型部署、构建模型监视器，并采用 SageMaker 模型注册表来跟踪和审核经过训练的模型。

“归根结底，我们之所以选择 Amazon SageMaker，是因为它具有端到端的机器学习平台，并且功能非常丰富”，Tapjoy 数据科学与工程副总裁 Nick Reffitt 说。“我们已经不再需要花费大约三到六个月的时间来训练、构建和部署模型。有了 SageMaker，我们现在可以在一周，甚至更短的时间内完成这些工作”，Reffitt 说。“这加快了我们的行动速度。”

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