Tapjoy 在近乎即時廣告的程式化聚合中使用 Amazon SageMaker

Tapjoy 是一個行動廣告和應用程式貨幣化平台，它每月觸及 16.5 億個活躍的使用者並且每天在行動應用程式和裝置上吸引 4,000 萬次互動。Tapjoy 的廣告平台會對即時拍賣出價，並且必須以超低延遲的回應時間處理高輸送量。公司想要使用機器學習 (ML) 為每秒超過 50,000 個請求預測使用者行為和廣告定價，並要求在 5 毫秒延遲時段內執行推論。Tapjoy 還希望能夠靈活地測試生產環境中的多個端點並保持低成本，同時還要最大限度地縮短其團隊的開發時間，因此他們選擇讓 Amazon Web Services (AWS) 建置解決方案。

Tapjoy 使用 Amazon SageMaker 作為端對端解決方案，以便為生產環境中超低延遲推論的近乎即時廣告、實作五個單模型和四個多模型端點建置、訓練與部署機器學習。在未來，Tapjoy 計劃自動執行再訓練和模型部署、建立模型監控，並採用 SageMaker 模型登錄檔以追蹤和稽核經過訓練的模型。

Tapjoy 的資料科學及工程副總裁 Nick Reffitt 表示：「我們最後選擇了 Amazon SageMaker，因為它有端對端機器學習平台，而且功能十分豐富。我們不再需要用三到六個月時間來訓練、建置和部署模型。現在借助於 SageMaker，只需要一週時間，甚至更短。這使我們的行動變得更迅速。」

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