EasyRec 推荐算法训练推理优化

主要观点总结

本文是对EasyRec推荐算法训练和推理优化的分享，包括训练架构、训练优化、推理优化、实时学习Online Learning等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: EasyRec训练推理架构

介绍了EasyRec的训练推理架构，包括数据层、Embedding层、Dense层和输出层，以及在多种平台上的运行和优势。

关键观点2: 训练优化

描述了EasyRec在训练方面的优化，包括SequenceFeature的去重、EmbeddingParallel优化、CPU和GPU上的训练优化等。

关键观点3: 推理优化

介绍了EasyRec在推理方面的优化，包括Embedding部分的优化、Feature层的优化、GPU优化等，以及实际采集的timeline和优化效果。

关键观点4: 实时学习Online Learning

描述了在线学习在推荐系统中的应用，包括实时训练系统的构建、样本聚合和label生成流程、特征埋点等。

文章预览

导读   本文将分享 EasyRec 推荐算法训练和推理优化。 主要内容包括以下几大部分： 1.  EasyRec 训练推理架构 2.  EasyRec 训练优化 3.   EasyRec 推理优化 4.  实时学习 online learning 分享嘉宾｜ 程孟力 阿里云计算 高级算法专家   编辑整理｜王甲君 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 EasyRec 训练推理架构 在介绍 EasyRec 的训练推理架构之前，先来谈谈推荐模型的发展趋势和面临的挑战。近年来，推荐模型的发展呈现出以下一些趋势：首先，特征数量越来越多，从几百个增加到上千个，还有许多交叉特征；同时，Embedding 变得越来越大，序列越来越长，Dense 层也越来越复杂，从简单的 MLP 发展为 MMOE、MaskNet、PLE 等复杂结构。由此带来的最大挑战就是算力不足，另外训练推理成本很高，推理超时严重。 EasyRec 推荐算法训练整体框架主要包括：数据层、Embeddin ………………………………