美团 ETA 模型在线训练与推理加速实践

📌 一、背景介绍：ETA 精度是美团履约体验的灵魂

用户下单后，“还要等多久？” 配送员接单后，“还能抢几单？” 系统排单时，“哪条路径最优？”

ETA（Estimated Time of Arrival）作为美团履约链路中的核心指标，广泛应用于：

• 外卖 App ETA 展示
• 骑手排单策略
• 配送路径规划
• 用户体验打分（评分、投诉识别）

我们自研了 ETA 模型系统，分为两部分：

• 在线预测引擎（业务实时调用）
• Flink 在线训练系统（持续迭代模型）

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⚙️ 二、整体架构图（Mermaid）

graph TD
A[历史轨迹数据] --> B[Flink 特征生成 Job]
B --> C[在线样本存储]
C --> D[特征服务平台]
D --> E[TensorFlow 模型服务器]
E --> F[TensorRT 加速引擎]
F --> G[推荐/排单系统 实时调用]

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📂 三、模型结构与特征设计

模型结构（简化版）：

# ETA 模型结构
class EtaNet(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu")
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu")
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        x = self.dense2(x)
        return self.output_layer(x)

样本特征示例：

特征	描述
start_lat/lng	起点坐标
end_lat/lng	终点坐标
weather_type	当前天气（晴/雨/雪）
time_slot	小时段（早高峰/晚高峰）
rider_speed_avg	骑手平均速度（动态更新）
traffic_level_path	路径上拥堵级别分布（数组）

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🧠 四、Flink 在线训练平台

我们采用 Flink + TFBatchWriter 的流式训练平台：

val cleaned = gpsStream
  .filter(isValid)
  .map(toSample)
  .keyBy(_.orderId)
  .addSink(new TFRecordWriter("hdfs:///eta/samples/"))

每天生成约 4000 万条样本，供模型训练使用。

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🔄 五、模型迭代与线上热更新

我们部署了每日训练 + 每日部署机制：

# 每日凌晨调度训练
python train_eta_model.py --input hdfs:///eta/samples/

# 导出 SavedModel 格式
saved_model_cli show --dir ./model/ --all

# 推送至 TensorFlow Serving + TensorRT 引擎

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⚡️ 六、推理加速：TensorRT 实战优化

目标：

• 压缩模型体积（从 18MB → 3.2MB）
• 降低预测延迟（p99 从 60ms → 22ms）

转换流程：

# Step 1: 使用 TF-Trt 转换 SavedModel
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt

params = trt.TrtConversionParams(precision_mode=trt.TrtPrecisionMode.FP16)
converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir="model", conversion_params=params)
converter.convert()
converter.save("model_trt")

TensorRT 运行时效果：

指标	TensorFlow	TensorRT
p50 推理延迟	25ms	11ms
p95 推理延迟	48ms	17ms
模型大小	18MB	3.2MB
单节点QPS	1500	4200

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🧪 七、线上 A/B 实验效果

• ETA 误差（均方根 RMSE）下降 21.3%
• ETA 趋势方向准确率提升 14.7%
• 用户满意度（投诉/取消率）下降 6.5%
• 系统推单准度提升，骑手满意度提升

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🔍 八、工程挑战与解法

问题	解决方案
Flink 特征延迟高	使用 AsyncIO + 状态缓存并发提速
模型热更新频繁导致缓存失效	引入特征向量签名 hash + warmup
TensorRT 不兼容动态输入	强制输入 shape 定长 + ZeroPadding

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✅ 总结（来自内部架构师的一句话）

“在 ETA 上的每 1 秒误差，其实是美团对用户体验的 1% 不敬。” ——来自 ETA 算法团队负责人 A.N.