PaddleRec 开源项目教程

PaddleRec 开源项目教程

PaddleRec Recommendation Algorithm大规模推荐算法库，包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、Bert4Rec、DeepWalk、SSR、AITM，DSIN，SIGN，IPREC、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、ESCMM, MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、DMR、GateNet、NAML、DIFM、Deep Crossing、PNN、BST、AutoInt、FGCNN、FLEN、Fibinet、ListWise、DeepRec、ENSFM，TiSAS，AutoFIS等，包含经典推荐系统数据集criteo 、movielens等 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleRec

1. 项目目录结构及介绍

PaddleRec 是一个源于飞桨生态的推荐算法库，它提供了全面且最新的推荐系统算法，旨在简化推荐系统开发流程。以下是PaddleRec的主要目录结构及其简介：

- paddlerec/
    ├── doc                  # 文档与教程相关文件
    ├── models               # 各种推荐算法模型实现的代码
    ├── recserving          # 在线服务相关代码
    ├── tests                # 测试用例
    ├── tools                # 工具脚本，包括训练和评估工具
    ├── uapi_rec             # 用户接口相关的代码
    ├── .gitignore           # Git忽略文件配置
    ├── LICENSE              # 开源许可证文件
    ├── README.md            # 主要的项目说明文档
    ├── README_CN.md         # 中文版项目说明文档
    ├── README_EN.md         # 英文版项目说明文档
    ├── requirements.txt     # Python依赖包列表
    ├── setup.py             # 安装脚本
    ├── contributer.md       # 贡献者列表
    └── paddlerec.py        # 核心库入口

2. 项目启动文件介绍

PaddleRec设计了灵活的启动机制，主要通过脚本来驱动模型的训练和评估。关键的启动文件位于tools目录下，如：

• trainer.py：用于动态图模式下的模型训练。
• static_trainer.py：用于静态图模式下的模型训练。

举例来说，如果你想要快速开始一个排序模型的训练，特别是DNN模型，你可以使用以下命令：

python -u tools/trainer.py -m models/rank/dnn/config.yaml

这里，config.yaml是对应模型的配置文件，而trainer.py负责执行训练流程。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常是YAML格式，位于每个模型对应的子目录下。例如，在models/rank/dnn/config.yaml中，你可以找到如下的关键配置项：

• 基本设置：如模型名、数据路径、输出目录等。
• 模型参数：定义神经网络的结构，包括层数、节点数、激活函数等。
• 优化器设置：包括学习率、优化算法（如Adam, SGD）等。
• 训练参数：批次大小、训练轮次、是否启用验证等。
• 数据读取：指定数据预处理方式，可能包括特征映射、数据加载策略等。

配置文件允许用户高度定制化模型的行为，无需修改代码即可调整实验设置。例如，下面是配置文件的一个简短示例：

model:
  name: dnn
data:
  train_data_path: path/to/train/data
  eval_data_path: path/to/eval/data
train:
  batch_size: 1024
  epochs: 10

以上就是PaddleRec项目的基本使用教程概览，涵盖了从了解其目录结构、启动项目到配置模型进行训练的核心步骤。通过这些步骤，开发者可以迅速上手并实践各种推荐算法。

PaddleRec Recommendation Algorithm大规模推荐算法库，包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、Bert4Rec、DeepWalk、SSR、AITM，DSIN，SIGN，IPREC、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、ESCMM, MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、DMR、GateNet、NAML、DIFM、Deep Crossing、PNN、BST、AutoInt、FGCNN、FLEN、Fibinet、ListWise、DeepRec、ENSFM，TiSAS，AutoFIS等，包含经典推荐系统数据集criteo 、movielens等 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleRec