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推荐系统是在互联网信息爆炸式增长的时代背景下,帮助用户高效获得感兴趣信息的关键;
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推荐系统也是帮助产品最大限度吸引用户、留存用户、增加用户粘性、提高用户转化率的银弹。
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有无数优秀的产品依靠用户可感知的推荐系统建立了良好的口碑,也有无数的公司依靠直击用户痛点的推荐系统在行业中占领了一席之地。
可以说,谁能掌握和利用好推荐系统,谁就能在信息分发的激烈竞争中抢得先机。 但与此同时,有着许多问题困扰着推荐系统的开发者,比如:庞大的数据量,复杂的模型结构,低效的分布式训练环境,波动的在离线一致性,苛刻的上线部署要求,以上种种,不胜枚举。
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Python 2.7.15 / 3.5 / 3.6 / 3.7, 推荐使用python3.7,示例中的python默认表示python3.7
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PaddlePaddle >=2.0
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操作系统: Windows/Mac/Linux
Windows下PaddleRec目前仅支持单机训练,分布式训练建议使用Linux环境
- gpu环境pip安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0
- cpu环境pip安装
python -m pip install paddlepaddle # gcc8
更多版本下载可参考paddle官网下载安装
注意:官方维护github版本地址:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/
cd PaddleRec
我们以排序模型中的dnn
模型为例介绍PaddleRec的一键启动。训练数据来源为Criteo数据集,我们从中截取了100条数据:
python -u tools/trainer.py -m models/rank/dnn/config.yaml # 动态图训练
python -u tools/static_trainer.py -m models/rank/dnn/config.yaml # 静态图训练
- 2022.06.20 - PaddleRec v2.3.0
- 2021.11.19 - PaddleRec v2.2.0
- 2021.05.19 - PaddleRec v2.1.0
- 2021.01.29 - PaddleRec v2.0.0
- 2020.10.12 - PaddleRec v1.8.5
- 2020.06.17 - PaddleRec v0.1.0
- 2020.06.03 - PaddleRec v0.0.2
- 2020.05.14 - PaddleRec v0.0.1
本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。
如有意见、建议及使用中的BUG,欢迎在GitHub Issue提交
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REC
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