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EasyRec

기타 소스코드

v0.7.1

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EasyRec 소개

EasyRec이란 무엇입니까?

소개.png

EasyRec은 추천을 위한 사용하기 쉬운 프레임워크입니다.

EasyRec은 후보 생성(매칭), 채점(랭킹), 다중 작업 학습 등 일반적인 추천 작업에 사용되는 최첨단 딥러닝 모델을 구현합니다. 간단한 구성과 하이퍼파라미터튜닝(HPO)을 통해 고성능 모델 생성의 효율성을 높입니다.

시작하기

실행 플랫폼:

현지 사례
최대컴퓨트
EMR-데이터과학
PAI-DSW(데모)

왜 EasyRec인가?

어디든 달려가세요

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

다양한 입력 데이터

MaxCompute 테이블
HDFS 파일/Hive 테이블
OSS 파일
CSV 파일/파켓 파일
데이터허브/카프카 스트림스

구성이 간단함

유연한 기능 구성과 간단한 모델 구성
일부 구성 요소를 결합하여 모델 구축
효율적이고 강력한 기능 생성[taobao에서 사용됨]
개발 중인 멋진 웹 인터페이스

똑똑하다

EarlyStop / 최고의 체크포인트 보호기
하이퍼 매개변수 검색 / AutoFeatureCross / 지식 증류 / 기능 선택
개발 중: NAS

대규모 및 손쉬운 배포

대규모 임베딩 및 온라인 학습 지원
다양한 병렬 전략: ParameterServer, Mirrored, MultiWorker
EAS로의 손쉬운 배포: 자동 확장, 손쉬운 모니터링
일관성 보장: 훈련 및 서빙

다양한 모델

DSSM / MIND / DropoutNet / CoMetricLearningI2I / PDN
W&D / DeepFM / 멀티타워 / DCN / FiBiNet / MaskNet / PPNet / CDN
DIN / BST / CL4SRec
MMoE / ESMM / DBMTL / AITM / PLE
HighwayNetwork / CMBF / UNITER
더 많은 모델 개발 중

쉬운 사용자 정의

컴포넌트 기반 개발 지원
맞춤형 모델 및 구성 요소 구현이 용이함
데이터 파이프라인에 신경 쓸 필요가 없습니다.

빠른 벡터 검색

분산 환경에서 벡터의 knn 알고리즘 실행

문서

집
FAQ
EasyRec 프레임워크(PPT)

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인용문

EasyRec이 연구에 유용하다면 다음을 인용해 주세요.

 @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}
}