从十到千，响应团队规模的敏捷与DevOps实践-冯斌

不久前，我们已经给大家分享了技术沙龙大套餐，汇集了过去一年我们线上线下技术沙龙 99位讲师，85 个演讲，70+小时  分享。 今天出场的，同样重磅——技术博客全年大合集。 2018年，是美团技术团队官方博客第5个年头， 博客网站  全年独立访问用户累计超过300万，微信公众 号（meituantech）的关注数也超过了15万。 由衷地感谢大家一直以来对我们的鼓励和陪伴！ 在2019年春 台 - 美团技术团队 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 作者: 国宝 小龙 一、背景 一、背景 美团App、大众点评App都是重运营的应用。对于App里运营资源、基础配置，需要根据城市、版本、平 台、渠道等不同的维度进行运营管理。如何在版本快速迭代过程中，保持运营资源能够被高效、稳定和灵 活地配置，是我们团队面临的重大考验。 征： 1. 多维度：需要针对不同的版本、平台、渠道，做不同的配置。 2. 长期有效：这种类型的配置一般长期存在，不会存在过期问题。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 二、遇到的问题 二、遇到的问题 在从0到1打造运营配置平台的过程，我们遇到了很多“坑”。特别是在早期“刀耕火种”的时代，对于入口 的配置，往往是通过“hardcode（硬编码）”的方式写死在

远程交付解决方案日臻成熟 尽管远程软件开发团队多年来利用技术克服地理限制，但疫情的影响进一步推动了这一领域的创新，巩固了向 完全远程或混合工作演进的趋势。在本期技术雷达中，我们讨论了远程软件开发实践和工具的成熟，和团队们 如何继续以有效协作为重点，不断突破界限，在一个更加分散和动态的环境中进行工作。一些团队利用新的协 作工具不断提出创新解决方案。其他团队则继续调整和改进现有的面对面实践，例如实时结对编程或集体编程、 时结对编程或集体编程、 分布式工作坊（例如 远程事件风暴）以及异步和同步沟通。远程工作提供了许多好处（包括更多样化的人才储 备），但面对面交流的价值是显而易见的。团队不应中断重要的反馈循环，并且需要意识到在转向远程工作时所 做的取舍。 © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 8 1 21 29 33 34 35 36 37 38 有多个团队参与 不同产品开发的大型组织中。设计系统定义了一系列的设计模式、组件库以及良好的设计和工程实践，以确保 数字产品的一致性。设计系统从过去的企业风格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通 常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系 统已经成为跨团队和学科进行产品开发时的标准方法，每当需要新的视觉组件时，团队不用重新发明轮子，因

线上 OOM 问题定位组件 560 活动 Web 页面人机识别验证的探索与实践 580 React Native 工程中 TSLint 静态检查工具的探索之路 589 ESLint 在中大型团队的应用实践 610 美团 iOS 工程 zsource 命令背后的那些事儿 627 客户端单周发版下的多分支自动化管理与实践 635 美团外卖前端容器化演进实践 643 Bifrost 在现有的众多跨端框架当中，Flutter 以其自渲染能力带来的多端高度一致性，在新 系统的适配上有着突出的优势。虽然 Flutter 官方并没有适配鸿蒙的计划，但经过一 段时间的探索和实践，美团外卖 MTFlutter 团队成功实现了 Flutter 对于鸿蒙系统的 前端 2 > 2021年美团技术年货 原生支持。 这里也要提前说明一下，因为鸿蒙系统目前还处于 Beta 版本，所以这套适配方案还 没有在实际业 与鸿蒙自身生态的结合：如何优雅地适配鸿蒙的分布式技术？如何用 Flutter 实现设备之间的快速连接、资源共享？现有的众多 Flutter 插件如何应用到鸿蒙系统 上？未来 MTFlutter 团队将在这些方面做更深入的探索，因为解决好这些问题，才是 真正能让应用覆盖用户生活的全场景的关键。 参考文献 ● https://developer.huawei.com/consumer/cn/events/hdc2020/

cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育昕都有
10000+
的Google
Scholar引⽤。
b. 团队成员囊括NLP,
CV,
RL（强化学习）,
Infra⽅⾯新⽣代⼈才，主导了很多有世界影响⼒的⼯
Infra⽅⾯新⽣代⼈才，主导了很多有世界影响⼒的⼯ 作，吸引了来⾃Google、Meta、Amazon等全球领先科技公司的海外⼈才加⼊：
i. ⼤模型⽅⾯。团队成员发明了RoPE相对位置编码，是Meta
LLaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transforme 近全监督学习的⾼效对⻬⽅法。
ii. 视觉⽅⾯。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对⽐学习的视觉预训练范式，也是过去三年 CVPR引⽤量最⾼的⼯作；发明了ShuffleNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 detectron2，⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
iii. 强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、

列表展示、推荐理由的展示等，每一个模块都要经过若干层的模型处理或者规则干 预，才会将最适合用户（指标）的结果展示在大家的眼前。 为了保证良好的用户体验，技术团队对模型预估能力的要求变得越来越高，同时模型 与特征的类型、数量及复杂度也在与日俱增。算法团队如何尽量少地开发和部署上 算法 < 3 线，如何快速进行模型特征的迭代？如何确保良好的预估性能？在线预估框架 Augur 应运而生。经过一段时间的实践，Augur 应运而生。经过一段时间的实践，Augur 也有效地满足了算法侧的需求，并成为美团 搜索与 NLP 部通用的解决方案。下面，我们将从解读概念开始，然后再分享一下在 实施过程中我们团队的一些经验和思考。 2. 抽象过程：什么是模型预估 其实，模型预估的逻辑相对简单、清晰。但是如果要整个平台做得好用且高效，这就 需要框架系统和工具建设（一般是管理平台）两个层面的配合，需要兼顾需求、效率 与性能。 那么，什么是模型 ，我们正在将在线预估框架进一步融合到我们的搜索实验平台 Poker 中，与离 线训练和 AB 实验平台做了深度的打通，为业务构建高效完整的模型实验基础设施。 如果你想近距离感受一下 Augur 的魅力，欢迎加入美团技术团队！ 7. 作者简介 朱敏，紫顺，乐钦，洪晨，乔宇，武进，孝峰，俊浩等，均来自美团搜索与 NLP 部。 算法 < 23 Transformer 在美团搜索排序中的实践 作者：肖垚 引言 美团搜索是美团

域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo 引人瞩目。该模型在训练数据、脚本以及模型对齐工作上实现了全面公开， 成为国内少有的真正意义上完全开源的项目。 22 / 111 而 InstantX 团队的 InstantID 则作为中国模型在国际开源社区的 2024 年首秀，一经发 布便获得了广泛关 进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 千问团队的 QwQ、上海人工智能实验室的 LLaMA-O1 和清华大学的 Llama-3.2V-11B-cot。 这些模型不仅在技术上各具特色，还通过开源策略分享了大量研究细节，为整个开源社区提供了 23 / 111 人能够平等地享受人工智能带来的便利与机遇。 在未来，中国开源模型有望继续引领全球技术进步，为全人类的智能化生活提供更丰富的解 决方案与可能性。我们希望看到更多来自中国的开源 AI 团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 Tiezhen 现任 Hugging

起经 历了无数的悲喜，也留下了满满的回忆。 也许生活就是这样，只有历尽波澜，才能欣赏茫茫大海的辽阔和无边， 才能感受到漫天星辰的光芒和温暖。 在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多 篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给 大家。 这本电子书内容覆盖算法、前端、后端、数据、安全等多个技术领域， 希望能对同学们的工作和学习有所帮助。 Learning+ 自训练实战 353 DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结 368 KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读 382 ACM SIGIR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 391 CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 404 ACM MM & ECCV 2022 | 美团视觉 8 篇论文揭秘内容领域的智能科技 413 前端 427 PaddleSlim [30] 。 不同之处是 PaddleSlim 使用 YOLOv6-S 1.0 版本，我们的量化方案应用于 2.0 版 本。更详尽的关于量化部署实践的相关内容，近期会在美团技术团队公众号上进行推 送，敬请期待。 完备的开发支持和多平台部署适配 YOLOv6 支持检测模型训练、评估、预测以及模型量化、蒸馏等全链路开发流程， 同时支持 GPU（TensorRT）、CPU（

环，就是 指告警发出、认领、协作处理、问题恢复、复盘改进的整个过程。 虽然事件降噪的几个手段落实之后，事件数量确实变少了，但是处理告警事件显然不是一个让人愉快的事 情，不愉快的事情就要团队共担，所以第一个手段就是排班，专人做专事。 排班，专人做专事 这个手段听起来并不高大上，但确实非常有效。值班期间虽然提心吊胆的，生怕背锅，但因为是轮班制， 心里总有个盼头，挺过这个周期就好了。 首先，并不是所有的告警都需要升级成故障协同处理。一般来讲，如果告警可以被值班人员直接处理掉， 对别的团队负责的服务没有影响，不需要通知别的团队，通常是不需要升级成故障的，在告警层面来协同 就可以了，自己团队内部消化掉；如果值班人员和他所在的团队没办法独自处理告警，才需要升级成故 障，拉其他团队的人进来一起处理。 多个团队共同处理一个故障，不同团队的人会发现一些不同的线索，需要及时同步给所有相关的人，这个 时候就可 盘，产出一系列跟进项，这个时候就需要这个故障管理模块具备跟进项管理的功能，或者至少能够跟任务 管理系统良好打通。 有了这样一个故障协同的机制之后，故障被处理掉的概率就大幅提升了，后续再配合一些运营统计手段， 统计各个团队的平均故障止损时间，建立红黑榜，大家就会有更高的热情来处理故障。当然，人的热情再 高，也不如机器来得快，如果有些告警能够直接关联自动化处理逻辑，无疑可以大大增加事件闭环率。 告警自动处理

GPT-4。 GPT-4 是多模态大型语言模型(Large MultiModal Model)，这是和 GPT-3 的 一个显著区别，它的输入输出不再局限于文本，可以是图像或者是视频。 Anthropic团队由参与OpenAI GPT-2和GPT-3模型开发的前研究人员组建， 专注于开发通用 AI 系统和语言模型，并秉持负责任的 AI 使用理念。 李彦宏称：“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语 亿美 元，跻身独角兽行列。 8 / 87 1 1 开源开发者事件回顾 京东发布言犀大模型 百度推出 AI 编程助手 "Comate" 2023 年 3 月，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队联合发布论文 《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 自动查找代码错误，全面提升开发者研发效率。 谷歌官宣 ChatGPT 竞品：Bard 2023 年 4 月，陈天奇团队(MLC)发布了一个可将大型语言模型和基于 LLM 的聊天机器人引入 Web 浏览器的项目：Web LLM。一切都在浏览器内运行， 无需服务器支持，并使用 WebGPU 加速。 用 ChatGPT 控制 AI 模型 陈天奇团队发布 Web LLM 用浏览器跑大模型 微软开源 JARVIS（贾维斯） 依托大模型能力，京东云言犀为客户提供涵