RecFM 开源项目使用教程

RecFM 开源项目使用教程

RecFM Comprehensive tools and frameworks for developing foundation models tailored to recommendation systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecFM

1. 项目的目录结构及介绍

RecFM 是一个用于开发推荐系统的工具集和框架集合，其目录结构如下：

• .github/: 存放与 GitHub Actions 相关的配置文件。
• workflows/: 包含项目自动化工作流的配置文件。
• .gitignore: 定义了 Git 忽略的文件和目录。
• .gitmodules: 如果项目包含子模块，该文件会列出子模块的信息。
• LICENSE: 项目的开源协议文件，Apache-2.0 协议。
• README.md: 项目的说明文档，包含了项目的介绍、使用方式以及贡献指南。
• RecStudio/: 推荐系统算法库，用于快速构建和训练推荐系统模型。
• RecStudio4Industry/: 针对工业界优化的 RecStudio 版本，支持从工业级数据接口读取数据，并快速部署和推理模型。
• CELA/: 成本效益型文本嵌入模型对齐技术，用于将文本嵌入模型转换为推荐模型友好的文本编码模型。
• GRE/: 一个通用推荐文本嵌入模型，已在多个公开数据集上进行深度训练和对齐。
• Nexus/: 一个基于 Pytorch 的信息检索开发工具包，适用于工业互联网应用，如推荐系统和文档检索。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于项目的主要目录中，具体启动方式取决于项目的具体配置。以下是一些常见的启动方式：

• RecStudio: 进入 RecStudio 目录，使用 Python 解释器运行主模块文件，例如：

  cd RecStudio
  python main.py
  

• RecStudio4Industry: 进入 RecStudio4Industry 目录，同样使用 Python 解释器运行主模块文件。

  cd RecStudio4Industry
  python main.py
  

• CELA、GRE、Nexus: 类似地，进入各自目录，使用 Python 解释器运行相应的启动文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目的运行参数和环境设置，以下是一些常见的配置文件介绍：

• config.py 或类似文件: 这个文件可能包含了项目的配置参数，如模型超参数、数据源和数据预处理设置。示例配置可能像这样：

  # config.py
  DEFAULTS = {
      'embedding_size': 128,
      'batch_size': 32,
      'learning_rate': 0.01,
      # 其他配置参数
  }
  

• 环境变量: 项目可能依赖于环境变量，这些可以在操作系统中设置，或者在一个 env.sh 脚本中定义：

  # env.sh
  export EMBEDDING_SIZE=128
  export BATCH_SIZE=32
  # 其他环境变量
  

请遵循项目的 README.md 和相关文档以获取详细的配置和使用指南。每个子模块或框架可能都有其独立的配置文件和启动指南。

RecFM Comprehensive tools and frameworks for developing foundation models tailored to recommendation systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RecFM