A Tapjoy usa o Amazon SageMaker na mediação programática de publicidade em tempo quase real

A Tapjoy é uma plataforma de publicidade móvel e monetização de aplicativos que atinge 1,65 bilhão de usuários ativos por mês, com 40 milhões de engajamentos diários em aplicativos e dispositivos móveis. A plataforma de publicidade Tapjoy faz lances em leilões em tempo real e lida com alta throughput com tempos de resposta de latência ultrabaixos. A empresa queria usar machine learning (ML) para prever o comportamento do usuário e o preço de anúncios para mais de 50.000 solicitações por segundo, com a necessidade de executar inferências dentro de uma janela de latência de 5 milissegundos. A Tapjoy também queria flexibilidade para testar vários endpoints em produção e manter os custos baixos, minimizando o tempo de desenvolvimento de suas equipes, e escolheu a Amazon Web Services (AWS) para criar uma solução.

A Tapjoy usou o Amazon SageMaker como uma solução completa para criar, treinar e implantar machine learning para publicidade em tempo quase real, implementando cinco endpoints de modelo único e quatro de vários modelos para inferência de baixa latência na produção. Pensando no futuro, a Tapjoy planeja automatizar a reciclagem e as implantações de modelos, criar monitores de modelos e adotar o registro de modelos do SageMaker para monitorar e auditar modelos treinados.

“Escolhemos o Amazon SageMaker basicamente porque ele tem uma plataforma de machine learning completa a e é muito rico em recursos”, afirma Nick Reffitt, vice-presidente de ciência e engenharia de dados da Tapjoy. “Levávamos de três a seis meses para treinar, criar e implantar um modelo. Agora, com o SageMaker, podemos fazer isso em uma semana, talvez até menos”, diz Reffitt. “Isso nos permitiu avançar muito mais rápido.”

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