Unduhan EasyRec - Unduhan kode sumber EasyRec

EasyRec

Kode sumber lainnya

v0.7.1

Unduh

Pengenalan EasyRec

Apa itu EasyRec?

EasyRec adalah kerangka kerja Rekomendasi yang mudah digunakan

EasyRec mengimplementasikan model pembelajaran mendalam canggih yang digunakan dalam tugas rekomendasi umum: pembuatan kandidat (pencocokan), penilaian (pemeringkatan), dan pembelajaran multi-tugas. Ini meningkatkan efisiensi menghasilkan model kinerja tinggi dengan konfigurasi sederhana dan penyetelan parameter hiper (HPO).

Memulai

Platform Berjalan:

Contoh lokal
Komputasi Maks
EMR-DataScience
PAI-DSW (DEMO)

Mengapa EasyRec?

Jalankan ke mana-mana

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

Data masukan yang terdiversifikasi

Tabel MaxCompute
File HDFS / Tabel Hive
file OSS
File CSV / File Parket
Aliran Datahub / Kafka

Mudah untuk dikonfigurasi

Konfigurasi fitur yang fleksibel dan konfigurasi model yang sederhana
Bangun model dengan menggabungkan beberapa komponen
Pembuatan fitur yang efisien dan tangguh [digunakan di Taobao]
Antarmuka web yang bagus sedang dikembangkan

Itu cerdas

EarlyStop / Penghemat Pos Pemeriksaan Terbaik
Pencarian Hyper Parameter / AutoFeatureCross / Distilasi Pengetahuan / Pemilihan Fitur
Dalam pengembangan: NAS

Skala besar dan penerapannya mudah

Mendukung penyematan skala besar dan pembelajaran online
Banyak strategi paralel: ParameterServer, Mirrored, MultiWorker
Penerapan yang mudah ke EAS: penskalaan otomatis, pemantauan mudah
Jaminan konsistensi: melatih dan melayani

Berbagai model

DSSM / PIKIRAN / DropoutNet / CoMetricLearningI2I / PDN
W&D / DeepFM / MultiTower / DCN / FiBiNet / MaskNet / PPNet / CDN
DIN / BST / CL4SRec
MMoE / ESMM / DBMTL / AITM / PLE
Jaringan Jalan Raya / CMBF / UNITER
Lebih banyak model dalam pengembangan

Mudah untuk disesuaikan

Mendukung pengembangan berbasis komponen
Mudah untuk mengimplementasikan model dan komponen yang disesuaikan
Tidak perlu peduli dengan saluran data

Pengambilan vektor cepat

Jalankan algoritma knn vektor di lingkungan distribusi

Dokumen

Rumah
Pertanyaan Umum
Kerangka EasyRec (PPT)

Menyumbang

Setiap kontribusi yang Anda berikan sangat dihargai!

Silakan laporkan bug dengan mengirimkan masalah GitHub.
Silakan kirimkan kontribusi menggunakan permintaan tarik.
silakan merujuk ke dokumen Pengembangan untuk lebih jelasnya.

Mengutip

Jika EasyRec berguna untuk penelitian Anda, harap kutip:

 @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}
}