Ogni volta che scorri il tuo feed di Instagram, dietro ogni immagine, video o storia si cela un complesso ecosistema di intelligenza artificiale. Meta, la società madre di Instagram, ha sviluppato un’infrastruttura composta da oltre 1.000 modelli di machine learning, ciascuno progettato per ottimizzare un aspetto specifico dell’esperienza utente. Questi modelli lavorano incessantemente per personalizzare i contenuti, migliorare l’interazione e garantire un’esperienza utente coinvolgente.
Inizialmente, la gestione di così tanti modelli era una sfida. I team di sviluppo faticavano a tenere traccia di quali modelli erano attivi, delle loro performance e di come influenzavano l’esperienza utente. Per affrontare queste difficoltà, Meta ha introdotto un “model registry”, un registro centrale che documenta il ruolo di ciascun modello, la sua criticità e le relative informazioni tecniche. Questo sistema ha permesso una gestione più efficiente e una risposta più rapida in caso di problemi.
Tradizionalmente, la salute di un modello veniva valutata in base a metriche come l’uptime o il tasso di successo delle richieste. Tuttavia, questi indicatori non riflettevano sempre la qualità dell’esperienza utente. Instagram ha quindi introdotto la “stabilità del modello” come nuova metrica di salute. Questa misura valuta quanto le previsioni di un modello corrispondano effettivamente agli interessi e alle preferenze degli utenti. Se un modello mostra deviazioni significative dalle aspettative, viene considerato instabile e vengono attivate notifiche per i team di sviluppo.
Il processo di introduzione di nuovi modelli era inizialmente lento e manuale. Richiedeva test approfonditi, simulazioni del carico e una distribuzione graduale del traffico. Per accelerare questo processo, Instagram ha sviluppato una piattaforma di lancio automatizzata. Questa piattaforma consente di testare le performance dei modelli utilizzando dati registrati, simulare il carico e stimare i costi di distribuzione prima del lancio effettivo. Inoltre, gestisce automaticamente la scalabilità e la distribuzione del traffico, riducendo significativamente i rischi e migliorando l’efficienza.
Con l’aumento del numero di modelli, la gestione delle risorse è diventata una sfida. Senza un sistema di allocazione, i team rischiavano di competere per le stesse risorse, causando blocchi e inefficienze. Per risolvere questo problema, Meta ha creato “pool di capacità virtuali” per ciascun team. Questo approccio ha consentito esperimentazioni parallele senza conflitti, offrendo ai team maggiore autonomia e una pianificazione più prevedibile delle risorse.
L’infrastruttura AI di Instagram è un esempio di come la tecnologia possa essere utilizzata per migliorare l’esperienza utente in modo sofisticato e scalabile. Grazie all’uso di oltre 1.000 modelli di machine learning, Instagram è in grado di offrire contenuti personalizzati e pertinenti, mantenendo gli utenti coinvolti e soddisfatti. Questa complessa rete di intelligenza artificiale opera silenziosamente dietro le quinte, rendendo ogni interazione su Instagram un’esperienza unica e su misura.