电商AI导购系统工程化实践：模型训练、部署与在线推理的架构设计

大家好，我是微赚淘客系统3.0 的研发者省赚客！

在电商场景中，AI导购系统已成为提升用户转化率和个性化体验的关键组件。从模型训练到在线推理，整个链路需要高度工程化的架构支撑。本文将围绕微赚淘客系统3.0中AI导购模块的工程实现，深入探讨模型训练、部署与在线推理的完整技术路径，并附以关键代码示例。

一、模型训练：特征工程与离线训练流水线

AI导购的核心在于对用户行为、商品属性及上下文信息进行建模。我们采用Wide & Deep模型结构，兼顾记忆性与泛化能力。

训练数据来源于用户点击、加购、下单等行为日志，通过Flink实时写入Kafka，再由Spark Structured Streaming进行聚合处理，生成样本数据存入HDFS。特征包括：

用户画像（性别、地域、历史偏好）
商品特征（类目、价格、销量）
交叉特征（用户-商品交互频次）

python 复制代码

# 特征向量化（TensorFlow Feature Columns）
import tensorflow as tf

user_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket("user_id", hash_bucket_size=100000)
item_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket("item_id", hash_bucket_size=500000)
price = tf.feature_column.numeric_column("price")
category = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list("category", ["electronics", "clothing", ...])

crossed_feature = tf.feature_column.crossed_column([user_id, item_id], hash_bucket_size=2000000)

deep_columns = [tf.feature_column.embedding_column(user_id, dimension=64),
                tf.feature_column.embedding_column(item_id, dimension=128),
                price,
                tf.feature_column.embedding_column(category, dimension=16)]

wide_columns = [crossed_feature]

model = tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier(
    model_dir="/models/recommender_v3",
    linear_feature_columns=wide_columns,
    dnn_feature_columns=deep_columns,
    dnn_hidden_units=[256, 128, 64]
)

训练任务每日凌晨通过Airflow调度，产出模型文件上传至MinIO对象存储，供后续部署使用。

二、模型部署：基于Triton Inference Server的统一服务

为支持多模型版本管理与高并发推理，我们采用NVIDIA Triton Inference Server作为核心推理引擎。模型以ONNX格式导出，部署在Kubernetes集群中。

bash 复制代码

# 模型配置 config.pbtxt
name: "recommender_v3"
platform: "onnxruntime_onnx"
max_batch_size: 128
input [
  {
    name: "user_id"
    data_type: TYPE_INT64
    dims: [1]
  },
  {
    name: "item_id"
    data_type: TYPE_INT64
    dims: [1]
  },
  {
    name: "price"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [1]
  }
]
output [
  {
    name: "probabilities"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [2]
  }
]

Triton通过gRPC和HTTP提供统一接口，支持动态批处理与GPU加速，QPS可达5000+。

三、在线推理：Java服务集成与AB测试

在线服务层使用Spring Boot构建，通过gRPC调用Triton服务。为支持灰度发布与效果验证，我们集成了自研的AB测试框架。

java 复制代码

package juwatech.cn.recommend.service;

import juwatech.cn.abtest.ABTestRouter;
import juwatech.cn.grpc.TritonClient;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class AIRecommendService {

    private final TritonClient tritonClient;
    private final ABTestRouter abTestRouter;

    public AIRecommendService(TritonClient tritonClient, ABTestRouter abTestRouter) {
        this.tritonClient = tritonClient;
        this.abTestRouter = abTestRouter;
    }

    public List<Long> recommend(String userId, List<Long> candidateItems) {
        String group = abTestRouter.getGroup(userId, "rec_model_v3");
        String modelVersion = "recommender_v3".equals(group) ? "v3" : "baseline";

        List<FeatureVector> features = buildFeatures(userId, candidateItems);
        float[][] probs = tritonClient.infer(modelVersion, features);

        return IntStream.range(0, candidateItems.size())
                .boxed()
                .sorted((i, j) -> Float.compare(probs[j][1], probs[i][1]))
                .map(candidateItems::get)
                .limit(10)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private List<FeatureVector> buildFeatures(String userId, List<Long> items) {
        // 构造输入特征，略
        return new ArrayList<>();
    }
}

其中，TritonClient封装了gRPC调用逻辑，支持连接池与超时控制；ABTestRouter根据用户ID哈希决定流量分组，确保实验一致性。

四、监控与回流：闭环反馈机制

为保障模型效果持续优化，我们构建了完整的监控与回流体系：

实时监控：Prometheus采集Triton的GPU利用率、延迟、错误率等指标，Grafana可视化。
日志回流：在线推理结果连同上下文写入Kafka，供离线分析CTR、转化率等核心指标。
自动重训：当AUC下降超过阈值，触发AutoML流程重新训练模型。

java 复制代码

// 日志回流示例
package juwatech.cn.recommend.log;

import juwatech.cn.kafka.KafkaProducer;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class InferenceLogger {
    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
    private final KafkaProducer<String, String> kafkaProducer;

    public void logInference(String userId, long itemId, float score, String modelVersion) {
        InferenceLog log = new InferenceLog(userId, itemId, score, modelVersion, System.currentTimeMillis());
        try {
            String json = mapper.writeValueAsString(log);
            kafkaProducer.send("inference_logs", userId, json);
        } catch (Exception e) {
            // 日志降级处理
        }
    }
}

五、性能优化：缓存与异步预加载

面对高并发场景，我们引入两级缓存：

本地缓存：Caffeine缓存热门用户推荐结果，TTL 5分钟。
Redis缓存：按用户ID分片存储，支持跨实例共享。

同时，利用用户浏览行为触发异步预加载，提前计算下一页推荐结果。

java 复制代码

@Async
public void preloadRecommendation(String userId) {
    List<Long> candidates = itemCandidateService.getCandidates(userId);
    List<Long> recs = aiRecommendService.recommend(userId, candidates);
    redisTemplate.opsForValue().set("rec:cache:" + userId, recs, Duration.ofMinutes(10));
}

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