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EasyRec

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Introduction à EasyRec

Qu’est-ce qu’EasyRec ?

EasyRec est un framework facile à utiliser pour la recommandation

EasyRec implémente des modèles d'apprentissage profond de pointe utilisés dans les tâches de recommandation courantes : génération de candidats (correspondance), notation (classement) et apprentissage multitâche. Il améliore l'efficacité de la génération de modèles hautes performances grâce à une configuration simple et au réglage des hyperparamètres (HPO).

Commencer

Plateforme de course :

Exemples locaux
Calcul Max
DME-DataScience
PAI-DSW (DÉMO)

Pourquoi EasyRec ?

Courez partout

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

Données d'entrée diversifiées

Table de calcul maximum
Fichiers HDFS / Table Hive
Fichiers OSS
Fichiers CSV / Fichiers Parquet
Hub de données/flux Kafka

Simple à configurer

Configuration flexible des fonctionnalités et configuration du modèle simple
Construire des modèles en combinant certains composants
Génération de fonctionnalités efficace et robuste [utilisée dans Taobao]
Belle interface Web en développement

C'est intelligent

EarlyStop / Meilleur économiseur de point de contrôle
Recherche d'hyper paramètres / AutoFeatureCross / Distillation des connaissances / Sélection de fonctionnalités
En développement : NAS

Déploiement facile et à grande échelle

Prise en charge de l'intégration à grande échelle et de l'apprentissage en ligne
De nombreuses stratégies parallèles : ParameterServer, Mirrored, MultiWorker
Déploiement facile vers EAS : mise à l'échelle automatique, surveillance facile
Garantie de cohérence : former et servir

Une variété de modèles

DSSM / MIND / DropoutNet / CoMetricLearningI2I / PDN
W&D / DeepFM / MultiTower / DCN / FiBiNet / MaskNet / PPNet / CDN
DIN / BST / CL4SRec
MMoE / ESMM / DBMTL / AITM / PLE
Réseau Autoroutier / CMBF / UNITER
Plus de modèles en développement

Facile à personnaliser

Prise en charge du développement basé sur les composants
Modèles et composants personnalisés faciles à mettre en œuvre
Pas besoin de se soucier des pipelines de données

Récupération rapide du vecteur

Exécuter l'algorithme knn de vecteurs dans un environnement de distribution

Document

Maison
FAQ
Cadre EasyRec (PPT)

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Toute contribution que vous apportez est grandement appréciée !

Veuillez signaler les bogues en soumettant un problème GitHub.
Veuillez soumettre vos contributions en utilisant des pull request.
veuillez vous référer au document de développement pour plus de détails.

Citer

Si EasyRec est utile pour votre recherche, veuillez citer :

 @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}
}

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