Tapjoy utilise Amazon SageMaker pour la médiation programmatique dans la publicité en temps quasi réel

Tapjoy est une plateforme de publicité mobile et de monétisation d'applications qui touche 1,65 milliard d'utilisateurs actifs par mois avec 40 millions d'interactions quotidiennes sur des applications et des appareils mobiles. La plateforme publicitaire de Tapjoy soumet des offres dans le cadre d'enchères en temps réel et doit gérer un débit élevé avec des temps de réponse extrêmement faibles. L'entreprise souhaitait utiliser le machine learning (ML) pour prévoir le comportement des utilisateurs et la tarification des publicités pour plus de 50 000 requêtes par seconde, avec l'obligation d'effectuer des inférences dans une fenêtre de latence de 5 millisecondes. Tapjoy souhaitait également disposer de la flexibilité nécessaire pour tester plusieurs points de terminaison en production et réduire les coûts tout en minimisant le temps de développement pour ses équipes. C'est pourquoi elle a choisi Amazon Web Services (AWS) pour créer une solution.

Tapjoy a utilisé Amazon SageMaker comme solution de bout en bout pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning pour la publicité en temps quasi réel, en mettant en œuvre cinq points de terminaison à modèle unique et quatre points de terminaison multimodèles pour une inférence à faible latence en production. À l'avenir, Tapjoy prévoit d'automatiser le réentraînement et les déploiements de modèles, de créer des moniteurs de modèles et d'adopter le registre de modèles SageMaker pour suivre et auditer les modèles entraînés.

« En fin de compte, nous avons choisi Amazon SageMaker parce qu'il dispose d'une plateforme de machine learning de bout en bout et qu'il est très riche en fonctionnalités », explique Nick Reffitt, vice-président de la science et de l'ingénierie des données chez Tapjoy. « Nous en avons fini avec les délais de trois à six mois pour entraîner, construire et déployer un modèle. Désormais, avec SageMaker, nous pouvons le faire en une semaine, peut-être même plus rapidement, explique Nick Reffitt. Cela nous a permis de progresser beaucoup plus rapidement. »

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