推荐系统新利器：recs-at-resonable-scale 项目介绍

推荐系统新利器：recs-at-resonable-scale 项目介绍

recs-at-resonable-scale Recommendations at "Reasonable Scale": joining dataOps with recSys through dbt, Merlin and Metaflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recs-at-resonable-scale

项目介绍

recs-at-resonable-scale 项目是由 Outerbounds、NVIDIA Merlin 和 Comet 团队共同合作的开源项目，旨在提供一个真实的数据和机器学习（ML）管道，用于构建前沿的推荐系统。该项目不仅适用于大型科技公司，任何具备一定技术背景的开发者都可以轻松上手，实现高效的推荐系统开发。

项目的核心目标是通过整合数据操作（dataOps）、深度学习推荐系统（recSys）和 MLOps 工具，构建一个“合理规模”的推荐系统。具体来说，项目涵盖了从数据准备、模型训练、实验跟踪到最终部署的全流程，极大地简化了推荐系统的开发和运维工作。

项目技术分析

技术栈

• 数据存储与管理：使用 Snowflake 作为数据仓库，结合 dbt 进行数据转换和建模。
• 模型训练：利用 NVIDIA Merlin 进行高效的推荐模型训练，支持 GPU 加速。
• 工作流管理：通过 Metaflow 管理整个 ML 工作流，支持并行训练和实验。
• 实验跟踪：集成 Comet ML 进行实验和参数跟踪。
• 模型测试：即将支持 Reclist 进行高级测试。
• 部署与 serving：使用 AWS Lambda 和 DynamoDb 实现无服务器部署和缓存预测。
• 错误分析与调试：提供 Streamlit 应用进行可视化和错误分析。

技术亮点

• 端到端流程：从数据预处理到模型部署，提供完整的解决方案。
• 云原生支持：充分利用 AWS 的云服务，简化基础设施管理。
• 灵活扩展：支持 Kubernetes 和 Azure 等多种环境，适应不同需求。

项目及技术应用场景

应用场景

• 时尚行业推荐：基于用户历史购买数据，预测其下一次购买行为。
• 电商平台：为用户提供个性化的商品推荐，提升用户体验和转化率。
• 内容推荐：在新闻、视频等平台，根据用户兴趣推荐相关内容。

典型案例

项目以时尚行业的用户-商品推荐为案例，展示了如何通过离线训练和缓存预测的方式，提前准备好用户的 top-k 推荐，并存储在快速缓存中，以便在用户上线时快速提供服务。

项目特点

易用性

• 低门槛：只需掌握 Python 和 SQL，即可完成从训练到部署的全过程。
• 自动化：无需手动管理基础设施，简化 DevOps 工作。

高效性

• 并行训练：支持多版本模型并行训练，加速实验过程。
• GPU 加速：利用 Merlin 和 AWS Batch，实现高效的模型训练。

可扩展性

• 多云支持：不仅限于 AWS，还可适配 Kubernetes 和 Azure。
• 模块化设计：各组件可灵活替换，适应不同技术栈。

完整性

• 全流程覆盖：从数据准备到模型部署，提供完整的解决方案。
• 丰富的工具集成：整合了 Snowflake、dbt、Merlin、Metaflow、Comet ML 等多种工具，满足不同需求。

结语

recs-at-resonable-scale 项目为开发者提供了一个强大且易用的推荐系统开发平台，无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益。如果你对推荐系统开发感兴趣，不妨给这个项目点个星，并尝试在自己的项目中应用它。

项目链接：recs-at-resonable-scale

相关资源：

• NVIDIA Merlin meets the MLOps ecosystem
• CIKM RecSys Evaluation Challenge
• NVIDIA RecSys Summit keynote

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recs-at-resonable-scale Recommendations at "Reasonable Scale": joining dataOps with recSys through dbt, Merlin and Metaflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recs-at-resonable-scale