Monolith开源项目安装与配置指南

Monolith开源项目安装与配置指南

monolith ByteDance's Recommendation System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/monolith4/monolith

1. 项目基础介绍

Monolith是一个为大规模推荐系统建模设计的深度学习框架。它引入了两个重要的特性，对于高级推荐系统至关重要：无冲突嵌入表保证了不同ID特征有唯一的表示；实时训练能够捕捉最新的热点，帮助用户快速发现新的兴趣点。Monolith基于TensorFlow构建，并支持批量/实时训练和服务。

该项目主要使用Python和C++编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• TensorFlow：一个用于机器学习的开源软件库，用于该项目构建深度学习模型。
• 嵌入表：用于处理推荐系统中的ID特征，确保唯一性。
• 实时训练：能够快速适应数据变化，提升推荐系统的时效性。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装Monolith之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux
• Bazel版本：3.1.0
• Python环境：Python 3.x及相应依赖库

详细安装步骤

1. 安装Bazel

   首先，您需要安装Bazel构建工具。可以使用以下命令进行安装：

   wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.1.0/bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh
   chmod +x bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh
   ./bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh
   rm bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh
   

2. 准备Python环境

   接下来，安装Python相关的依赖库。可以使用以下命令：

   pip install -U --user pip numpy wheel packaging requests opt_einsum
   pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps
   

3. 构建Monolith

   完成以上步骤后，您可以使用Bazel构建Monolith项目中的任何目标。例如，运行以下命令来启动一个示例：

   bazel run //monolith/native_training:demo --output_filter=IGNORE_LOGS
   

请按照以上步骤进行操作，完成Monolith开源项目的安装与配置。如果您在安装过程中遇到任何问题，可以参考项目的官方文档或加入社区进行讨论。

monolith ByteDance's Recommendation System 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/monolith4/monolith