致有效占比很低的文件迟迟

Rabbihasan77@gm

因此，我们引入定长对象池，在连续大内存上维护小对象的分配和释放操作，减少系统调用，提升服务性能文件优化由于操作，文件可能包含很多无效数据，但只有文件中全部为无效状态时才会触发文件删除，导得不到删除，占用磁盘空间，对读写性能也产生影响因此，我们引入异步线程，定期合并有效占比低的文件，删除无效文件，降低磁盘占用

图引擎在线框架 牙买加 WhatsApp 号码列表 建设随着图训练引擎支持大规模图落地，图节点和边变化关系更新、实时新增图节点、实时预测图表征能力成为制约业务效果的瓶颈因此基于图模型离线训练流程，建设图在线引擎图在线引擎建设包括两部分内容：图采样和图推理，如下图所示：图采样：将图模型训练过程中用到的多跳图节点，进行整合拼装后写入，提供高效图采样（后续会迁移至图数据库，实现实时采样）；图推理：将图采样节点以及其它特征输入到图模型中，进行在线前向推理，输出向量用于后续的向量检索召回

下面也将重点介绍我们在图推理方面的相关建设工作图推理遇到的挑战在线推理：图模型基于开源框架进行训练和导出虽然框架支持和fw两种，但相比fw，无论是新功能特性的迭代效率方面，还是公司训练平台的支持方面都更加突出，因此在线推理部署的图模型是基于+的模式进行训练和导出