实不相瞒，字节跳动的大模型、推荐、特效算法……都是在这里跑出来的

在字节跳动，机器学习算法被应用在许许多多不同的场景：

在今日头条里，你被推荐的文章；

在抖音里，你用到的那些活灵活现的视频特效；

在飞书里，把你说的话转化为文字的功能；

在前不久公测的 AI 对话产品「豆包」里，AI 给你生成的文本段落；

……

这些算法模型，是怎样生产出来的？

或许你会回答：“收集数据，找预训练模型，在 GPU 上训练，然后各种微调……”

但当我们有很多位算法工程师、要训练许许多多模型、使用很多 GPU、管理海量数据的时候，又应该怎么办呢？

靠的是字节跳动的「机器学习平台」。

字节跳动工程师哈雷说：“我们机器学习平台的每天产出的模型应该有几万个，活跃在平台上的算法工程师可能也有两三千人。”此外，对于许多客户公司，诸如自动驾驶行业、大模型行业、电商行业的企业，火山引擎也在依靠机器学习平台来完成他们的模型训练需求。

字节跳动的机器学习平台能够让千卡规模的 GPU 集群稳定运行数百小时的时间，同时最大可能的节约资源，“如果在千卡规模的 GPU 上运行，可能一个月的成本都要四五百万的样子”字节跳动产品经理阳阳说。通过流量错峰、混合部署的方式，我们尽量提高资源利用率，就能把成本降下来。

今天，我们开启了「字节技术站」，一档介绍字节跳动技术实践与技术故事的视频栏目，本期视频先为你揭开字节跳动机器学习平台的神秘面纱。

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