【源码】基于MindSpore框架的推荐系统加速库

项目简介

本项目是基于MindSpore框架构建的推荐系统加速库，为推荐领域的AI模型提供高效的训练和推理解决方案。通过分布式多级特征缓存、动态特征表达和在线学习等技术，支持TB级推荐模型的训练和推理，还提供了数据集下载与转换工具、模型训练样例和典型模型Benchmark。

项目的主要特性和功能

1. 支持单卡训练、多卡混合并行和分布式特征缓存，可适用于不同规模推荐模型，包括TB级模型。
2. 利用MapParameter数据类型支持动态特征表达，允许在训练中动态准入和淘汰特征。
3. 支持实时数据流的在线学习，能根据用户行为数据实时更新模型，满足实时性需求。
4. 提供经典推荐模型（如Wide&Deep和Deep&Cross Network）的端到端训练流程与使用指导。
5. 基于MindSpore的自动并行和图算融合技术，具备高效的训练和推理性能。

安装使用步骤

安装MindSpore框架

在安装本项目之前，请先安装MindSpore框架，具体安装步骤请参考MindSpore安装指南。

下载项目代码

bash cd mindrec

编译安装

bash bash build.sh pip install output/mindspore_rec-{recommender_version}-py3-none-any.whl

运行示例代码

进入examples目录，选择相应的示例代码进行训练和推理。

配置训练参数

根据项目需求，配置训练脚本中的参数，如数据集路径、模型类型、训练轮数等。

执行训练和推理

运行训练脚本，开始模型的训练和推理过程。

监控训练过程

使用MindSpore提供的回调函数监控训练过程，并查看训练结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】