近日，火山引擎推出了以云为底座的一系列产品解决方案，包括企业上云和智能营销通用方案，以及覆盖金融、汽车、消费、文娱、医疗、通信传媒六大行业的云上增长方案。火山引擎机器学习系统负责人项亮在会上发表演讲，他表示，希望把字节跳动AI基建的模式带入火山引擎，为企业提供开放的AI基建，解放劳动生产力，让企业可以更加专注于业务上。
本次会上，针对企业的AI基建需求，火山引擎发布了机器学习和智能推荐平台多云部署解决方案。项亮在演讲中提到，字节跳动有丰富的业务，如抖音，头条，西瓜视频等等。这些业务用到的技术也很复杂，包括推荐、广告、搜索、创作、VR等，而这些技术都比较重度应用到了AI技术。从系统的角度看，如何让这些业务基于的AI技术能够得到充分的复用，是一个很重要的问题。
项亮介绍，本次发布的火山引擎机器学习和智能推荐平台多云部署解决方案，主要支持公有云部署，私有云部署，VPC部署和专属AZ部署四种部署方法。
其中，在机器学习平台方面，火山引擎提供0碎片和很大的弹性能力，在计算、通信、网络上，都有各种优化。
同时，火山引擎非常关注开发者体验，提供了开发机模块，对齐了之前物理开发机的体验，在开关机环境都能保留，同时很好的集成了容器，方便不同环境的开发切换。
推荐平台方面，则具备端到端、实时性、大规模、行业定制、深度开发等多项优势。端到端，使企业只需要一个平台，就可以实现从数据接入到推荐结果输出的完整推荐服务搭建。同时，特征工程/模型开发模块方面，火山引擎既提供入门级的功能，也提供低代码开发能力，让工程师可以结合自己的经验深度，参与到效果的优化中。
项亮特别提到，在深度行业定制方面，火山引擎推荐平台在电商、内容、视频等多个领域服务了非常多客户，积累的行业经验被沉淀成行业模板，可为不同领域的企业提供更专业的推荐服务。
项亮表示，不同行业业务特点不同，关注的业务目标也不同。比如电商，更关注商品的点击率和转化率、关注成交金额；新闻资讯对实时性要求比较高，希望提升内容点击率和用户的停留时长；广告则更关注每千次点击转化率。
同时，不同行业还会有新用户、新内容的冷启动问题等，推荐平台都结合行业特点，沉淀成行业模版，企业可以快速的接入使用。
