神经网路从建模到服务化
前言
在线广告CTR或者推荐CTR预估模型都面临一个稀疏数据的问题，传统的解决思路是LR+人工特征组合，这种方式因为特别依赖专家经验而逐渐被放弃；后来演化了自动特征组合的模型，比如FM和FFM，能较好的解决低阶特征自动组合的问题，或者说只能选择一种特定维度的特征组合方式，比如K=2或者K=18的二阶特征组合(一般为了避免过拟合选择的K都比较小)，可以认为FM和FFM能够解决低阶特征组合的问题；那如何进行高阶特征组合且不会导致过拟合呢？有两种解决思路：
- 使用决策树进行特征组合：决策树根据信息熵增益或者gini系数自动决定分裂点，通过前剪枝、后剪枝、feature random select、正则化等方法抑制过拟合。
- 使用神经网路进行特征组合，通过embedding+全连接网路进行高阶特征组合，并使用BP、early stopping、正则化、drop out等技术手段来抑制过拟合。
本文主要讲解的是CTR深度学习预估模型deep FM如何训练、评估以及服务化。
特征工程
特征工程是一个师机器学习工程师必须掌握的技能，数据加工的好坏会比选择什么模型带来更高的指标提升。传统的机器学习模型对特征工程依赖度较高，深度学习模型可以通过多隐层堆叠、每一层对上一层的输出进行处理的机制，对输入信号进行逐层加工，从而把初始的、与输出目标之间联系不太紧密的输入表示，转化成与输出目标联系更加密切的表示形式，用简单的模型即可完成复杂的分类、回归预测，因此可以将深度学习理解为"特征学习"。
虽然深度学习模型可以自动的进行特征学习，但是并不意味著可以对原始特征不做任何处理，比如embedding层的shape需要定义，这个shape值还是需要根据数据决定的。
一般来讲，训练数据的特征分为两种形式：
- 单值离散特征：比如分类特征
- list离散特征：比如文本特征中的sentence
- 连续特征：一般都是单值的连续数值
对离散特征需要将其进行编码，如果是分类特征，可以使用label encoder或者feature hasher的方式；如果是sentence，那么就需要考虑使用word count, idf等。本文使用的数据集依然是avazu的ctr竞赛数据集，只含有单值离散特征。
Deep FM模型简介
deepFM(A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction)模型是华为诺亚方舟实验室做的一个模型，主要解决的是推荐系统点击率模型如何融合低阶特征组合以及高阶特征组合的问题。从字面上很好理解，其解决思路就是使用了FM进行低阶特征组合，使用深度网路进行高阶特征组合。整体架构图如下所示：
其主要解决思路来自谷歌在2017年发表的Wide & Deep模型，Wide & Deep模型如下所示：
与Wide & Deep模型相比，Deep FM的低阶特征组合与高阶特征组合共享输入，避免了Wide & Deep模型需要预处理低阶特征组合模型的输入，同时通过对低阶特征组合模型与高阶特征组合模型的组合优化，获得了更好的泛化能力。
模型训练
建模主要使用了tensorflow的keras API，对sparse特征进行label encoder之后，使用embedding layer输入；对连续特征归一化后进dense layer，参照了DeepFM with tensorflow 以及另一位大神的思路。这里没有连续特征，所以只对sparse特征进行处理，进embedding层之前首先需要判断embeding层的size，代码如下:
SingleFeat = collections.namedtuple(
SingleFeat, [name, dimension, ])
sparse_feature_list = [SingleFeat(feat, data[feat].nunique())
for feat in sparse_features]
使用SingleFeat保存sparse特征在embedding层的权重数目。
模型训练代码如下所示：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import log_loss, roc_auc_score
from deepctr.models import DeepFM
from deepctr import SingleFeat
# from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model
import argparse
import os
from tensorflow.python.keras.metrics import binary_crossentropy
from deepctr.udf_metrics import auc
from tensorflow.python.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import shutil
import pickle
import numpy as np
def batcher(X_, y_=None, batch_size=-1):
"""
keras fit_generator
:param X_:
:param y_:
:param batch_size:
:return:
"""
while True:
n_samples = X_[0].shape[0]
assert n_samples == y_.shape[0], "input data sample shape not equal to label shape"
if batch_size == -1:
batch_size = n_samples
if batch_size < 1:
raise ValueError(Parameter batch_size={} is unsupported.format(batch_size))
for i in range(0, n_samples, batch_size):
upper_bound = min(i + batch_size, n_samples)
feature_batch = []
for fea in X_:
feature_batch.append(fea[i:upper_bound])
ret_y = None
if y_ is not None:
ret_y = y_[i:upper_bound]
yield (feature_batch, ret_y)
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(-m, --mode, action=store, default="gpu", dest=mode, help="run mode")
args = parser.parse_args()
data_dir = os.path.abspath(f"{os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))}/../../Data/avazu_ctr/")
model_dir = os.path.abspath(
f"{os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))}/../../Data/avazu_serving/")
data = pd.read_csv(f{data_dir}/train_sample.txt)
# data_online =
# data = pd.read_csv(f{data_dir}/train.txt)
# sparse_features = [C + str(i) for i in range(1, 27)]
# dense_features = [I+str(i) for i in range(1, 14)]
sparse_features = [hour, C1, banner_pos, site_id, site_domain,
site_category, app_id, app_domain, app_category, device_id,
device_ip, device_model, device_type, device_conn_type, C14,
C15, C16, C17, C18, C19, C20, C21]
dense_features = []
data[sparse_features] = data[sparse_features].fillna(-1, )
data[dense_features] = data[dense_features].fillna(0, )
target = [click]
# 1.Label Encoding for sparse features,and do simple Transformation for dense features
les = {}
for feat in sparse_features:
lbe = LabelEncoder()
data[feat] = lbe.fit_transform(data[feat])
les[feat] = lbe
loabel_encoder_file = f"{data_dir}/label_encodel.pkl"
with open(loabel_encoder_file, wb) as f:
pickle.dump(les, f, -1)
# mms = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
# data[dense_features] = mms.fit_transform(data[dense_features])
# 2.count #unique features for each sparse field,and record dense feature field name
sparse_feature_list = [SingleFeat(feat, data[feat].nunique())
for feat in sparse_features]
dense_feature_list = [SingleFeat(feat, 0)
for feat in dense_features]
# 3.generate input data for model
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2)
train_model_input = [train[feat.name].values.reshape((-1, 1)) for feat in sparse_feature_list]
test_model_input = [test[feat.name].values.reshape((-1, 1)) for feat in sparse_feature_list]
refit_data_input = [data[feat.name].values.reshape((-1, 1)) for feat in sparse_feature_list]
# 4.Define Model,train,predict and evaluate
model = DeepFM({"sparse": sparse_feature_list,
}, final_activation=sigmoid)
auc_stop = EarlyStopping(monitor=val_auc, min_delta=0.0001, patience=0, verbose=1, mode=max)
call_backs = [auc_stop]
model.summary()
if args.mode == cpu:
print(f"run mode in cpu")
# history = model.fit_generator(train_model_input, train[target].values,
# batch_size=256, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2, )
model.compile("adam", "binary_crossentropy",
metrics=[binary_crossentropy, auc], )
with keras.backend.get_session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
history = model.fit_generator(
batcher(train_model_input, train[target].values.reshape((-1, 1)), 256),
train_model_input[0].shape[0] // 256,
epochs=1,
verbose=1,
validation_data=(test_model_input, test[target].values.reshape((-1, 1))),
use_multiprocessing=True,
callbacks=call_backs
)
pred_ans = model.predict(test_model_input, batch_size=256)
print("test LogLoss", round(log_loss(test[target].values, pred_ans), 4))
print("test AUC", round(roc_auc_score(test[target].values, pred_ans), 4))
pred_all = model.predict(refit_data_input, batch_size=256)
print("all AUC", round(roc_auc_score(data[target].values, pred_all), 4))
pred_score_file = f"{data_dir}/all_predict.npy"
np.save(pred_score_file, pred_all)
print(f"all predict score is {pred_all}")
model_dir = f"{model_dir}/1"
if os.path.isdir(model_dir):
print(
Already saved a model, cleaning up
)
shutil.rmtree(model_dir)
tf.saved_model.simple_save(
sess,
model_dir,
inputs={i.name: i for i in model.inputs},
outputs={"ctr": model.output})
else:
print(f"run mode in gpu")
pass
# gpu_model = multi_gpu_model(
# model=model,
# gpus=[1, 2, 3]
# )
# gpu_model.compile("adam", "binary_crossentropy",
# metrics=[binary_crossentropy, auc], )
# history = gpu_model.fit_generator(
# batcher(train_model_input, train[target].values.reshape((-1, 1)), 256),
# train_model_input[0].shape[0] // 256,
# epochs=10,
# verbose=1,
# validation_data=(test_model_input, test[target].values.reshape((-1, 1))),
# callbacks=call_backs
# )
# pred_ans = gpu_model.predict(test_model_input, batch_size=256)
# print("test LogLoss", round(log_loss(test[target].values, pred_ans), 4))
# print("test AUC", round(roc_auc_score(test[target].values, pred_ans), 4))
支持CPU和GPU两种训练模式，具体哪一种训练模式需要根据命令行参数决定；这里对Deep FM模型做了一个整体的封装，这种封装形式将sparse特征和连续特征的处理方式标准化，而且支持LR+FM+DEEP参数配置，可以选择不同的特征组合方式来进行训练，比如只使用DEEP、只使用FM、只使用LR、或者两两组合。
增加了early stopping，模型在训练的时候可以根据valid数据集上面的AUC分数是否还在继续优化决定当前epoch模型训练是否退出。
模型保存
模型保存代码如下所示：
model_dir = f"{model_dir}/1"
if os.path.isdir(model_dir):
print(
Already saved a model, cleaning up
)
shutil.rmtree(model_dir)
tf.saved_model.simple_save(
sess,
model_dir,
inputs={i.name: i for i in model.inputs},
outputs={"ctr": model.output})
需要注意的是，模型保存的时候要带上版本号，否则在模型载入的时候会报错；此外，官方给的例子只有这几行代码，但是实际上需要模型训练的时候进行全局初始化，否则模型保存时候会报出有未初始化的值。
docker安装
环境配置的难题
软体开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软体，能在那些机器跑起来？
用户必须保证两件事：操作系统的设置，各种库和组件的安装。只有它们都正确，软体才能运行。举例来说，安装一个 Python 应用，计算机必须有 Python 引擎，还必须有各种依赖，可能还要配置环境变数。
如果某些老旧的模块与当前环境不兼容，那就麻烦了。开发者常常会说："它在我的机器可以跑了"（It works on my machine），言下之意就是，其他机器很可能跑不了。
环境配置如此麻烦，换一台机器，就要重来一次，旷日费时。很多人想到，能不能从根本上解决问题，软体可以带环境安装？也就是说，安装的时候，把原始环境一模一样地复制过来。
虚拟机
虚拟机（virtual machine）就是带环境安装的一种解决方案。它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。应用程序对此毫无感知，因为虚拟机看上去跟真实系统一模一样，而对于底层系统来说，虚拟机就是一个普通文件，不需要了就删掉，对其他部分毫无影响。
虽然用户可以通过虚拟机还原软体的原始环境。但是，这个方案有几个缺点。
资源占用多
虚拟机会独占一部分内存和硬碟空间。它运行的时候，其他程序就不能使用这些资源了。哪怕虚拟机里面的应用程序，真正使用的内存只有 1MB，虚拟机依然需要几百 MB 的内存才能运行。
冗余步骤多
虚拟机是完整的操作系统，一些系统级别的操作步骤，往往无法跳过，比如用户登录。
启动慢
启动操作系统需要多久，启动虚拟机就需要多久。可能要等几分钟，应用程序才能真正运行。
Linux 容器
由于虚拟机存在这些缺点，Linux 发展出了另一种虚拟化技术：Linux 容器（Linux Containers，缩写为 LXC）。
Linux 容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离。或者说，在正常进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说，它接触到的各种资源都是虚拟的，从而实现与底层系统的隔离。
由于容器是进程级别的，相比虚拟机有很多优势。
启动快
容器里面的应用，直接就是底层系统的一个进程，而不是虚拟机内部的进程。所以，启动容器相当于启动本机的一个进程，而不是启动一个操作系统，速度就快很多。
资源占用少
容器只占用需要的资源，不占用那些没有用到的资源；虚拟机由于是完整的操作系统，不可避免要占用所有资源。另外，多个容器可以共享资源，虚拟机都是独享资源。
体积小
容器只要包含用到的组件即可，而虚拟机是整个操作系统的打包，所以容器文件比虚拟机文件要小很多。
总之，容器有点像轻量级的虚拟机，能够提供虚拟化的环境，但是成本开销小得多。
Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用介面。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。
Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。
总体来说，Docker 的介面相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。
Docker 的主要用途，目前有三大类。
（1）提供一次性的环境。比如，本地测试他人的软体、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。
（2）提供弹性的云服务。因为 Docker 容器可以随开随关，很适合动态扩容和缩容。
（3）组建微服务架构。通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。
安装流程
以macOS为例，docker安装非常的简单：brew cask install homebrew/cask/docker，点击鲸鱼可以弹出操作菜单：
镜像加速：
在terminal运行docker info来查看是否配置成功：
Registry Mirrors:
http://hub-mirror.c.163.com/
Live Restore Enabled: false
Product License: Community Engine
TensorFlow serving
启动TensorFlow serving服务
#!/usr/bin/env bash
docker run -p 8500:8501 --mount type=bind,source=$MODEL_PATH, target=/models/deepFM -e MODEL_NAME=deepFM -t tensorflow/serving &
使用上述脚本即可启动一个TensorFlow serving，其中MODEL_PATH对应的就是上面代码输出的训练模型路径。
获取TensorFlow serving预测结果
post man获取结果
body里面的signature_name是用户在生成模型时候定义的，暂时不管。instance代表要预测的数据是按行输入，数据结构为List of dictionary，每一个dictionary代买一行需要预测的样本，每一个dictionary的key值代表输入到模型里面去的variable name，也就是前面模型输出的时候定义的inputs里面的key值。
可以通过saved_model_cli查看保存模型需要的输入特征称：
MetaGraphDef with tag-set: serve contains the following SignatureDefs:
signature_def[serving_default]:
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
inputs[sparse_0-hour:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_0-hour:0
inputs[sparse_1-C1:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_1-C1:0
inputs[sparse_10-device_ip:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_10-device_ip:0
inputs[sparse_11-device_model:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_11-device_model:0
inputs[sparse_12-device_type:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_12-device_type:0
inputs[sparse_13-device_conn_type:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_13-device_conn_type:0
inputs[sparse_14-C14:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_14-C14:0
inputs[sparse_15-C15:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_15-C15:0
inputs[sparse_16-C16:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_16-C16:0
inputs[sparse_17-C17:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_17-C17:0
inputs[sparse_18-C18:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_18-C18:0
inputs[sparse_19-C19:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_19-C19:0
inputs[sparse_2-banner_pos:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_2-banner_pos:0
inputs[sparse_20-C20:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_20-C20:0
inputs[sparse_21-C21:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_21-C21:0
inputs[sparse_3-site_id:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_3-site_id:0
inputs[sparse_4-site_domain:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_4-site_domain:0
inputs[sparse_5-site_category:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_5-site_category:0
inputs[sparse_6-app_id:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_6-app_id:0
inputs[sparse_7-app_domain:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_7-app_domain:0
inputs[sparse_8-app_category:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_8-app_category:0
inputs[sparse_9-device_id:0] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: sparse_9-device_id:0
The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
outputs[ctr] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, 1)
name: prediction_layer/Reshape:0
Method name is: tensorflow/serving/predict
使用Restful API调用模型
前面post man的形式只是测试API调用是否成功，实际上预估的结果肯定是不对的，因为模型训练的时候有特征转换的操作，而这里直接传输的是原始数据。需要将前训练的时候得到的Label Encoder模型load起来，并对原始数据做特征转换之后在发送request请求到TensorFlow serving里面。
"""
本文件主要用于向deepFM模型发起restful api请求， 获取ctr预估值
请求数据源来自于train_sample.txt，需要保证以下几点：
1. 逐条预测得到的ctr值与模型直接预测的值一模一样。
2. 一次预测的值与模型预测的一模一样。
3. 所有的请求预测得到的AUC与模型直接预测得到的一模一样。
pandas int64的type是无法被序列化的
"""
import numpy
import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_service_pb2_grpc
import os
import pandas as pd
import requests
import pickle
import json
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
SERVING_URL = "http://localhost:8500/v1/models/deepFM:predict"
data_dir = f"{os.path.dirname(__file__)}/../../Data"
predict_data = f"{os.path.abspath(data_dir)}/avazu_ctr/train_sample.txt"
sparse_features = [hour, C1, banner_pos, site_id, site_domain,
site_category, app_id, app_domain, app_category, device_id,
device_ip, device_model, device_type, device_conn_type, C14,
C15, C16, C17, C18, C19, C20, C21]
encoding_file = f"{os.path.abspath(data_dir)}/avazu_ctr/label_encodel.pkl"
with open(encoding_file, rb) as f:
les = pickle.load(f)
df = pd.read_csv(predict_data)
for col in sparse_features:
df[col] = les[col].transform(df[col])
df[col] = df[col]
rename_features = {j: f"sparse_{i}-{j}:0" for i, j in enumerate(sparse_features)}
df = df.rename(columns=rename_features)
X = df[list(rename_features.values())].to_json(orient=records, lines=True)
X = X.split("
")
y = df[click]
predict_data = []
for data in X:
data = json.loads(data)
data_new = {x: [y] for x, y in data.items()}
request_body = {
"signature_name": "serving_default",
"instances": [data_new]
}
print(f"send request to tensorflow with data :{request_body}")
headers = {"Content-type": "application/json"}
data_post = json.dumps(request_body)
print(data_post)
response = requests.post(SERVING_URL, data=data_post, headers=headers)
response_data = response.json()
print(response_data)
response.raise_for_status()
predict_data.append(response_data[predictions][0])
predict_data = np.array(predict_data)
auc_score = roc_auc_score(y, predict_data)
print(f"tensorflow restful api get auc score is {auc_score}")
日志输入如下：
send request to tensorflow with data :{signature_name: serving_default, instances: [{sparse_0-hour:0: [0], sparse_1-C1:0: [2], sparse_2-banner_pos:0: [0], sparse_3-site_id:0: [1], sparse_4-site_domain:0: [1], sparse_5-site_category:0: [7], sparse_6-app_id:0: [69], sparse_7-app_domain:0: [6], sparse_8-app_category:0: [0], sparse_9-device_id:0: [86], sparse_10-device_ip:0: [908], sparse_11-device_model:0: [291], sparse_12-device_type:0: [1], sparse_13-device_conn_type:0: [0], sparse_14-C14:0: [55], sparse_15-C15:0: [2], sparse_16-C16:0: [1], sparse_17-C17:0: [40], sparse_18-C18:0: [0], sparse_19-C19:0: [0], sparse_20-C20:0: [0], sparse_21-C21:0: [20]}]}
{"signature_name": "serving_default", "instances": [{"sparse_0-hour:0": [0], "sparse_1-C1:0": [2], "sparse_2-banner_pos:0": [0], "sparse_3-site_id:0": [1], "sparse_4-site_domain:0": [1], "sparse_5-site_category:0": [7], "sparse_6-app_id:0": [69], "sparse_7-app_domain:0": [6], "sparse_8-app_category:0": [0], "sparse_9-device_id:0": [86], "sparse_10-device_ip:0": [908], "sparse_11-device_model:0": [291], "sparse_12-device_type:0": [1], "sparse_13-device_conn_type:0": [0], "sparse_14-C14:0": [55], "sparse_15-C15:0": [2], "sparse_16-C16:0": [1], "sparse_17-C17:0": [40], "sparse_18-C18:0": [0], "sparse_19-C19:0": [0], "sparse_20-C20:0": [0], "sparse_21-C21:0": [20]}]}
{predictions: [[0.474098]]}
....
send request to tensorflow with data :{signature_name: serving_default, instances: [{sparse_0-hour:0: [0], sparse_1-C1:0: [2], sparse_2-banner_pos:0: [0], sparse_3-site_id:0: [17], sparse_4-site_domain:0: [103], sparse_5-site_category:0: [1], sparse_6-app_id:0: [69], sparse_7-app_domain:0: [6], sparse_8-app_category:0: [0], sparse_9-device_id:0: [86], sparse_10-device_ip:0: [515], sparse_11-device_model:0: [79], sparse_12-device_type:0: [1], sparse_13-device_conn_type:0: [0], sparse_14-C14:0: [21], sparse_15-C15:0: [2], sparse_16-C16:0: [1], sparse_17-C17:0: [14], sparse_18-C18:0: [0], sparse_19-C19:0: [0], sparse_20-C20:0: [0], sparse_21-C21:0: [12]}]}
{"signature_name": "serving_default", "instances": [{"sparse_0-hour:0": [0], "sparse_1-C1:0": [2], "sparse_2-banner_pos:0": [0], "sparse_3-site_id:0": [17], "sparse_4-site_domain:0": [103], "sparse_5-site_category:0": [1], "sparse_6-app_id:0": [69], "sparse_7-app_domain:0": [6], "sparse_8-app_category:0": [0], "sparse_9-device_id:0": [86], "sparse_10-device_ip:0": [515], "sparse_11-device_model:0": [79], "sparse_12-device_type:0": [1], "sparse_13-device_conn_type:0": [0], "sparse_14-C14:0": [21], "sparse_15-C15:0": [2], "sparse_16-C16:0": [1], "sparse_17-C17:0": [14], "sparse_18-C18:0": [0], "sparse_19-C19:0": [0], "sparse_20-C20:0": [0], "sparse_21-C21:0": [12]}]}
{predictions: [[0.473931]]}
tensorflow restful api get auc score is 0.7531147050014975
最终样本通过模型在线预测的AUC与离线计算的AUC一致，模型serving成功。
后续工作
1. 请求服务化：将上述发起模型预测请求的代码使用tornado框架服务化。
2. schedule更新、载入模型：可以使用crontab定时更新模型，tornado定时载入训练模型以及特征转换模型。
3. docker容器化
4. 模型优化
参考文献
- DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR
- Wide & Deep Learning for Recommender Systems
- Deploying Keras models using TensorFlow Serving and Flask
- tensorflow-DeepFM
- 项目代码（待传）
推荐阅读：
