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EasyRec

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v0.7.1

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Introdução ao EasyRec

O que é EasyRec?

introdução.png

EasyRec é uma estrutura fácil de usar para recomendação

EasyRec implementa modelos de aprendizagem profunda de última geração usados em tarefas de recomendação comuns: geração de candidatos (correspondência), pontuação (classificação) e aprendizagem multitarefa. Melhora a eficiência da geração de modelos de alto desempenho por meio de configuração simples e ajuste de hiperparâmetros (HPO).

Comece

Plataforma de corrida:

Exemplos locais
MaxCompute
EMR-DataScience
PAI-DSW (DEMO)

Por que EasyRec?

Corra para qualquer lugar

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

Dados de entrada diversificados

Tabela MaxCompute
Arquivos HDFS/Tabela Hive
Arquivos OSS
Arquivos CSV/arquivos Parquet
Fluxos de datahub/Kafka

Simples de configurar

Configuração de recurso flexível e configuração de modelo simples
Construa modelos combinando alguns componentes
Geração de recursos eficiente e robusta [usada em taobao]
Interface web agradável em desenvolvimento

É inteligente

EarlyStop / Melhor proteção de ponto de verificação
Pesquisa de hiperparâmetros / AutoFeatureCross / Destilação de conhecimento / Seleção de recursos
Em desenvolvimento: NAS

Implantação fácil e em grande escala

Apoie a incorporação em grande escala e a aprendizagem on-line
Muitas estratégias paralelas: ParameterServer, Mirrored, MultiWorker
Fácil implantação no EAS: escalonamento automático, monitoramento fácil
Garantia de consistência: treinar e servir

Uma variedade de modelos

DSSM / MENTE / DropoutNet / CoMetricLearningI2I / PDN
W&D/DeepFM/MultiTower/DCN/FiBiNet/MaskNet/PPNet/CDN
DIN/BST/CL4SRec
MMoE/ESMM/DBTMTL/AITM/PLE
Rede Rodoviária / CMBF / UNITER
Mais modelos em desenvolvimento

Fácil de personalizar

Apoie o desenvolvimento baseado em componentes
Modelos e componentes personalizados fáceis de implementar
Não há necessidade de se preocupar com pipelines de dados

Recuperação rápida de vetores

Execute o algoritmo knn de vetores no ambiente de distribuição

Documento

Lar
Perguntas frequentes
Estrutura EasyRec (PPT)

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Qualquer contribuição que você fizer será muito apreciada!

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Citar

Se EasyRec for útil para sua pesquisa, cite:

 @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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