场景设定
在某智能客服公司，实时推荐系统在高峰期遭遇了严重的性能问题。QPS（每秒查询次数）突然飙升至千万级，导致模型推理延迟翻倍，系统响应时间大幅增加，甚至引发了用户投诉。数据科学家李明和算法实习生小张被紧急召集，共同排查问题并制定解决方案。他们需要在保证召回率不低于98%的前提下，将模型推理时间控制在50ms以内。
第一轮：问题排查与初步诊断
李明：小张，你先看看日志，最近的QPS暴涨是怎么回事？
小张：嗯，我看了下，最近几个小时前端接入的流量突然翻了十倍，可能是某个活动或热点事件导致的。不过更奇怪的是，模型的推理延迟从原来的20ms飙升到了40ms。
李明：看来是模型本身的问题。我们先检查模型的输入数据规模。
小张：嗯，我发现输入特征的维度比平时多了很多，可能是某个特征工程模块自动加入了新特征，导致模型输入变大了。
李明：那我们现在面临的挑战是，既要保证召回率，又要控制推理延迟。你先尝试压缩模型参数，我去找数据团队确认特征工程的情况。
第二轮：模型优化与参数压缩
李明：小张，我跟数据团队确认了，新加入的特征是合理的，不能直接移除。但我们得想办法压缩模型的参数规模。
小张：我有个想法！我们可以用知识蒸馏（Knowledge Distillation）来压缩模型！用大模型训练一个小模型，这样可以显著减少推理时间。
李明：好主意！不过别忘了，召回率不能低于98%。你先试试蒸馏，我这边看看是否能优化特征选择。
小张：好的，我先用蒸馏训练一个小模型，同时尝试开发一个自定义的损失函数，重点优化召回率。这样可以在保证性能的前提下，提升推荐的精准度。
第三轮：生产误杀与召回率优化
李明：小张，生产环境出现了误杀投诉，召回率掉到了96%！用户反映推荐的内容完全不相关，这可不行。
小张：我赶紧看看模型的输出日志。啊，发现了一个问题，原来在压缩模型时，蒸馏的目标函数没有充分考虑召回率。我得重新设计一个损失函数，强化召回率的优化权重。
李明：看来问题比我们想象的复杂。我们得同时关注模型性能和召回率。你继续优化损失函数，我这边搭建一个实时监控系统，随时观察模型的表现。
小张：好的，我先用A/B测试对比不同版本的模型，看看哪个表现更好。同时，我也会调整蒸馏策略，增加对召回率的约束。
第四轮：实时监控与A/B测试
李明：小张，我刚搭建好实时监控系统，发现模型的推理延迟已经降到35ms左右，但召回率还在97%左右，离目标还有差距。
小张：我这边的A/B测试结果出来了，新版本的模型在召回率上提升了2%，但推理延迟增加了5ms。不过，这已经是我们能接受的范围了。
李明：看来新模型还不错。不过生产环境的误杀投诉还没完全解决，我们要确保用户满意度不降级。
小张：我建议我们再做一轮A/B测试，同时上线一个实时反馈机制，让用户直接评价推荐结果。这样我们可以更快速地调整模型。
李明：好，那就按这个方案执行。不过，这次危机让我意识到，我们需要建立一个更完善的监控和优化流程，避免类似问题再次发生。
第五轮：危机化解与总结
李明：经过几轮调整，目前模型的推理延迟稳定在35ms以内，召回率也达到了98%以上，用户投诉率大幅下降。
小张：是的，这次使用知识蒸馏和自定义损失函数的效果很好。不过我觉得，以后可以考虑引入动态特征筛选机制，防止输入特征规模过大。
李明：你说得对。这次危机给我们敲响了警钟，我们需要加强实时监控和A/B测试的能力，同时优化模型的可扩展性。
小张：嗯，这确实是个很好的学习机会。下次遇到类似问题，咱们就能更好地应对了！
李明：没错，继续加油！不过记得写个技术总结，把这次的经验沉淀下来，对我们团队和技术栈都有好处。
小张：好的，我这就去写！谢谢李工的指导，这次的经历让我学到了很多！
（两人握手，场景结束）
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