تنزيل EasyRec - تنزيل رمز مصدر EasyRec

EasyRec

شفرة المصدر الأخرى

v0.7.1

تنزيل

مقدمة إيزي ريك

ما هو إيزي ريك؟

مقدمة.png

EasyRec هو إطار عمل سهل الاستخدام للتوصية

تطبق EasyRec أحدث نماذج التعلم العميق المستخدمة في مهام التوصية الشائعة: إنشاء المرشحين (المطابقة)، والتسجيل (التصنيف)، والتعلم متعدد المهام. يعمل على تحسين كفاءة إنشاء نماذج عالية الأداء من خلال التكوين البسيط وضبط المعلمات الفائقة (HPO).

ابدأ

منصة التشغيل:

أمثلة محلية
MaxCompute
EMR-علوم البيانات
PAI-DSW (تجريبي)

لماذا إيزي ريك؟

تشغيل في كل مكان

محلي / MaxCompute / EMR-DataScience / DLC
TF1.12-1.15 / TF2.x / PAI-TF

بيانات الإدخال المتنوعة

جدول حساب ماكس
ملفات HDFS / جدول الخلية
ملفات OSS
ملفات CSV / ملفات الباركيه
Datahub / تيارات كافكا

بسيطة التكوين

تكوين مرن للميزات وتكوين نموذج بسيط
بناء النماذج من خلال الجمع بين بعض المكونات
إنشاء ميزات فعالة وقوية [المستخدمة في تاوباو]
واجهة ويب جميلة قيد التطوير

إنه ذكي

EarlyStop / أفضل نقطة تفتيش التوقف
البحث عن المعلمات الفائقة / AutoFeatureCross / تقطير المعرفة / اختيار الميزات
قيد التطوير: ناس

نطاق واسع وسهل النشر

دعم التضمين على نطاق واسع والتعلم عبر الإنترنت
العديد من الاستراتيجيات الموازية: ParameterServer، Mirrored، MultiWorker
سهولة النشر إلى EAS: القياس التلقائي، والمراقبة السهلة
ضمان الاتساق: التدريب والخدمة

مجموعة متنوعة من النماذج

DSSM / MIND / DropoutNet / CoMetricLearningI2I / PDN
W&D / DeepFM / MultiTower / DCN / FiBiNet / MaskNet / PPNet / CDN
دين / بي إس تي / CL4SRec
MMoE / ESMM / DBMTL / AITM / PLE
شبكة الطرق السريعة / CMBF / UNITER
المزيد من النماذج في التنمية

من السهل التخصيص

دعم التطوير القائم على المكونات
من السهل تنفيذ النماذج والمكونات المخصصة
لا تحتاج إلى الاهتمام بخطوط أنابيب البيانات

استرداد ناقلات سريع

قم بتشغيل خوارزمية knn للمتجهات في بيئة التوزيع

وثيقة

بيت
التعليمات
إطار عمل EasyRec (PPT)

يساهم

أي مساهمات تقدمها هي موضع تقدير كبير!

الرجاء الإبلاغ عن الأخطاء عن طريق إرسال مشكلة GitHub.
يرجى تقديم المساهمات باستخدام طلبات السحب.
يرجى الرجوع إلى وثيقة التطوير لمزيد من التفاصيل.

استشهد

إذا كان EasyRec مفيدًا لبحثك، فيرجى ذكر ما يلي:

 @article{Cheng2022EasyRecAE,
  title={EasyRec: An easy-to-use, extendable and efficient framework for building industrial recommendation systems},
  author={Mengli Cheng and Yue Gao and Guoqiang Liu and Hongsheng Jin and Xiaowen Zhang},
  journal={ArXiv},
  year={2022},
  volume={abs/2209.12766}
}