文章8：《OPPO云边端的协同实践》

以下内容为2022云栖大会「边缘云计算创新论坛」中，OPPO云计算总经理鲍永成演讲《OPPO云边端的协同实践》，分享OPPO在机器学习AI领域，对云以及边缘计算的应用实践。

1. StarFire：机器学习平台

StarFire，星火机器学习平台，是OPPO推出的机器学习技术品牌。

作为一家终端消费电子公司，OPPO需要怎样的AI Platform？

OPPO需要的AI平台，可能跟行业里会有略微的差别。目前，OPPO推荐搜索广告都是通过机器学习进行，五亿多用户的规模量对于企业来说挑战巨大。

区别于传统的调研、简单的报表等方式，OPPO通过AI驱动、模型预测，定义产品以及品质的改善，比如功耗、热等指标的改进。

产品销售出去之后，用户运营跟用户增长也是企业非常关注的话题，机器学习平台同样要围绕用户运营与增长工作运行。

AI Platform整体的架构，从下往上，底下是混合云基础设施。除了自己的IDC之外，还包含公有云、边缘计算等。

往上，是AI混合云，包含特征存储、EBR，分别服务搜索推荐和向量检索。

云真机也是整个技术平台里面验证环节非常重要的部分。很多模型，包括最后裁剪过的模型都要运行在手机上，因此不管是在迭代期间，还是在最后发布之前，都需要一个庞大的云真机集群来验证所有的算法。

再往上是控制台和三个核心的部分，下面依次展开介绍。

• 搜推引擎：Stargazer

基于千亿级特征，以及数百PB的样本大小，OPPO不仅有自己的数据中心，和公有云也有深入的合作。很多训练任务会弹性地调度到公有云上，包括最后的推理，也会有一些部署到阿里云的边缘计算节点上。

广告允许的延迟非常有限，所以必须在离用户更近的地方部署模型，但是如果完全部署在端侧的话，整个模型部署的深度就会比较浅，因此必须通过协同来解决这个问题。

• 终端AI工作台

OPPO端云协同AI工作台主要是为终端服务的。作为一家终端公司，百分之八九十的模型都是为终端服务的，比如打游戏的时候，如何去平衡功耗和热？这需要通过模型测试，在AI工作台上进行展开。也就是说，OPPO大量端侧的AI工程师，都会在这个平台上进行日常工作。

• SOTA模型市场

OPPO把很多成熟的模型收集起来，组建SOTA模型市场。因为场景非常多，不可能为每一个场景做相应的AI模型，因此，SOTA模型库发挥着技术货架平台的作用，大大提高了业务价值。

《云上新势力 CLOUD IMAGINE》——Part 2 演讲/文章合集——文章8：《OPPO云边端的协同实践》（下）：

https://developer.aliyun.com/article/1228887?groupCode=videocloudtech