數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師使用許多方法、技術(shù)和工具來(lái)準(zhǔn)備、構(gòu)建、培訓(xùn)、部署和優(yōu)化他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。雖然技術(shù)領(lǐng)先 引用推薦人團(tuán)隊(duì)工作流程中利用開(kāi)源軟件的重要性 ，但大多數(shù)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)方法、庫(kù)和框架的設(shè)計(jì)都不是為了支持和加速推薦者工作流。

NVIDIA Merlin 旨在簡(jiǎn)化推薦人工作流程。最新的更新包括 Transformers4Rec ，這是一個(gè)新的庫(kù)，它包裝了 HuggingFace transformer 體系結(jié)構(gòu)，以構(gòu)建基于會(huì)話的建議的管道。它還添加了 SparseOperationsKit （SOK） ，一個(gè)新的 Python 包，支持稀疏訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)推理（ DL ）。

這一最新版本重申了 NVIDIA 的 commitment 功能，幫助機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用開(kāi)源規(guī)范構(gòu)建塊開(kāi)發(fā)和優(yōu)化推薦系統(tǒng)。

Merlin 變壓器 4REC ，專為推薦和解決冷啟動(dòng)問(wèn)題而設(shè)計(jì)

主流媒體中流行的推薦方法通常依賴于長(zhǎng)期用戶配置文件或終生用戶行為。然而，獲得新的持續(xù)活躍用戶的電子商務(wù)和媒體公司必須向首次和早期訪問(wèn)用戶提供相關(guān)建議。相關(guān)建議可提高用戶參與度、保留率和向訂閱服務(wù)的轉(zhuǎn)換。

利用基于會(huì)話的推薦程序 通過(guò) Transformers4Rec ，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師能夠通過(guò)利用上下文和最近的用戶交互來(lái)預(yù)測(cè)用戶的下一個(gè)動(dòng)作并提供相關(guān)建議，從而解決冷啟動(dòng)問(wèn)題。英偉達(dá) Merlin 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了 TraseRe4ReC 作為獨(dú)立解決方案或在一組推薦模型中使用。

稀疏操作套件、稀疏訓(xùn)練和深入學(xué)習(xí)推理

與大量數(shù)據(jù)集受益于使用深度學(xué)習(xí)（ DL ）推薦工具 合作的推薦團(tuán)隊(duì)。Merlin hugetr是一個(gè) DL 訓(xùn)練框架 專為推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì) ，最新更新包括 SOK ，一個(gè)新的開(kāi)源 Python 包，支持稀疏訓(xùn)練和推理。

它還與包括 TensorFlow 在內(nèi)的 DL 框架兼容。 SOK 提供了使用 GPU 的嵌入模型并行功能，包括從單個(gè) GPU 擴(kuò)展到多個(gè) GPU 。大多數(shù)常見(jiàn)的 DL 框架不支持模型并行，這使得在集群中使用所有可用的 GPU 具有挑戰(zhàn)性。然而， SOK 與 DL 框架（包括 TensorFlow ）兼容有助于填補(bǔ)這一空白。

關(guān)于作者

Ann Spencer 是 Merlin 的高級(jí)產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理。在加入 NVIDIA 之前，她曾在多家數(shù)據(jù)公司擔(dān)任產(chǎn)品和研究職務(wù)。 2012-2014 年，她還是 O ‘ Reilly Media 的數(shù)據(jù)編輯，專注于數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)。

審核編輯：郭婷