导读： 微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容，背后离不开微博的大规模机器学习平台。本文由微博机器学习研发中心高级算法工程师于茜老师分享，主要内容包含以下四部分：
- 关于微博
- 微博机器学习平台 ( WML ) 总览
- Flink在WML中的应用
- 使用Flink的下一步计划
01 关于微博
微博2008年上线，是目前国内比较主流的社交媒体平台，拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户，为用户提供在线创作、分享和发现优质内容的服务；目前微博的大规模机器学习平台可以支持千亿参数和百万QPS。
02 微博机器学习平台 ( WML ) 总览
接下来介绍一下微博机器学习平台，即WML的总览；机器学习平台 ( WML ) 为CTR、多媒体等各类机器学习和深度学习算法提供从样本处理、模型训练、服务部署到模型预估的一站式服务。
1. 总览
上方是WML的一个整体架构图，共分为六层，从下至上依次介绍：
- 集群层：包含离线计算集群、在线计算集群和高性能计算集群；
- 调度层：包含自研的WeiBox ( 提供使用通用的接口将任务提交到不同集群的能力 )、Weiflow ( 提供将任务间的依赖关系处理好、组成DAG工作流的能力 )，以及常见的调度引擎Yarn和K8s；
- 计算平台层：包含自研的WeiLearn ( 提供给用户在该平台做业务开发的能力 )，以及Hadoop/Spark离线计算平台、Flink/Storm在线计算平台和Tensorflow机器学习平台；
- 模型训练层：目前支持LR、GBDT、FM/FFM、CF/MF、DNN/RNN等主流的算法；
- 在线推理层：包含自研的WeiServing和WeiPS；
- 业务应用层：主要应用场景是特征生成、样本服务、在线训练和在线推理；
- 右边是自定义的一些概念，样本库、模型库、服务库以及两个任务提交方式WeiClient ( CLI方式提交 )、WAIC UI ( 界面操作 )。
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