本文由携程技术中心投递，ID：ctriptech。作者：潘鹏举，携程酒店研发BI经理，负责酒店服务相关的业务建模工作，主要研究方向是用机器学习实现业务流程自动化、系统智能化、效率最优化，专注于算法实践和应用。
我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了，速度飞速，肯定满足工程要求。这个时候你又屁颠屁颠用回了LR，重新训练了一下模型，心里默骂千百遍：工程能力真弱。
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。
首先在训练模型的工具上，一般三个模型训练工具，Spark、R、Python。这三种工具各有千秋，以后有时间，我写一下三种工具的使用心得。针对不同的模型使用场景，为了满足不同的线上应用的要求，会用不同的上线方法。
一、总结来说，大体会区分这三种场景，请大家对号入座，酌情使用
如果是实时的、小数据量的预测应用，则采用的SOA调用Rserve或者python-httpserve来进行应用；这种应用方式有个缺点是需要启用服务来进行预测，也就是需要跨环境，从Java跨到R或者Python环境。对于性能，基本上我们用Rserver方式，针对一次1000条或者更少请求的预测，可以控制95%的结果在100ms内返回结果，100ms可以满足工程上的实践要求。更大的数据量，比如10000/次，100000/次的预测，我们目前评估下来满足不了100ms的要求，建议分批进行调用或者采用多线程请求的方式来实现。
如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类；
如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2中方式，可以简单的使用Rscript
x.R或者python
x.py的方式来进行预测。使用这种方式需要一个调度工具，如果公司没有统一的调度工具，你用shell的crontab做定时调用就可以了。
以上三种做法，都会用SOA里面进行数据处理和变换，只有部分变换会在提供的Function或者类进行处理，一般性都建议在SOA里面处理好，否则性能会变慢。
大概场景罗列完毕，简要介绍一下各不同工具的线上应用的实现方式。
原文链接：
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