EmbedX: 腾讯开源的大规模分布式Embedding训练和推理框架

EmbedX: 腾讯自研的大规模分布式Embedding框架

EmbedX Logo

在当今的人工智能和机器学习领域，Embedding技术已经成为处理大规模稀疏数据的关键方法之一。为了应对日益增长的数据规模和复杂性，腾讯AI Lab开发并开源了EmbedX——一个强大而灵活的分布式Embedding训练和推理框架。本文将深入介绍EmbedX的特性、应用场景以及它如何在腾讯的多个业务中发挥重要作用。

EmbedX简介

EmbedX是基于C++开发的大规模分布式Embedding训练和推理系统。它不仅支持传统的Embedding模型，还能处理复杂的图结构数据和高维稀疏特征。EmbedX的主要特点包括:

支持多种模型类型:
- 十亿级节点、千亿级边的图模型
- 百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型
- 图与深度排序、图与深度召回的联合建模模型
高度可扩展:能够处理超大规模的数据集和复杂的网络结构
高性能:采用分布式架构，充分利用集群资源，提高训练和推理效率
易用性:提供丰富的文档和示例，便于开发者快速上手和应用

EmbedX在腾讯的应用

EmbedX已经在腾讯内部得到广泛应用，累计支持12个业务、30多个团队使用，上线百余次。一些典型的应用场景包括:

推荐系统:
- 微信看一看
- 微信视频号
- 腾讯新闻
- QQ音乐
- JOOX音乐
搜索引擎:
- 微信搜一搜
- 应用宝
金融科技:
- 微信支付
安全与风控:
- 微信安全
- 腾讯黑产打击
教育科技:
- 腾讯课堂
企业服务:
- 领航平台

在这些应用中，EmbedX展现出了优异的性能和效果，为各个业务带来了显著的提升。

EmbedX的技术亮点

多模态数据处理 EmbedX不仅能处理传统的表格数据，还能同时处理图结构数据和高维稀疏特征。这使得它能够在复杂的场景中捕捉到更丰富的信息和关系。
联合建模能力 EmbedX支持图与深度学习模型的联合训练，能够同时利用图的结构信息和节点的特征信息，从而得到更好的表示。
分布式训练面对十亿级节点、千亿级边的大规模图数据，EmbedX采用高效的分布式训练策略，能够充分利用集群资源，大幅提高训练速度。
在线推理 EmbedX不仅支持离线训练，还提供了高效的在线推理接口，能够快速生成实时的Embedding结果，满足在线服务的需求。
辅助工具 EmbedX提供了一系列辅助工具，如随机游走、邻居特征平均、数据编码等，方便用户进行数据预处理和特征工程。

快速上手EmbedX

对于想要尝试EmbedX的开发者，官方提供了详细的使用指南:

编译安装: 请参考编译指南
数据准备: EmbedX支持多种数据格式，详见数据格式说明
参数配置: 了解各种模型参数的含义和设置方法，请查看参数介绍
单机使用: 对于小规模数据集，可以参考单机使用指南
分布式使用: 对于大规模数据集，请参考分布式使用指南
在线推理: 如何将训练好的模型用于在线服务，请参考在线推理文档

EmbedX的学术影响

EmbedX不仅在工业界取得了显著的成果，也得到了学术界的认可。相关研究成果发表在PVLDB 2023会议上，论文题目为《EmbedX: A Versatile, Efficient and Scalable Platform to Embed Both Graphs and High-Dimensional Sparse Data》。这篇论文详细介绍了EmbedX的设计理念、系统架构和性能评估结果。

如果您的研究或项目中使用了EmbedX，请引用以下论文:

@article{10.14778/3611540.3611546,
author = {Zou, Yuanhang and Ding, Zhihao and Shi, Jieming and Guo, Shuting and Su, Chunchen and Zhang, Yafei},
title = {EmbedX: A Versatile, Efficient and Scalable Platform to Embed Both Graphs and High-Dimensional Sparse Data},
year = {2023},
volume = {16},
number = {12},
url = {https://doi.org/10.14778/3611540.3611546},
journal = {Proc. VLDB Endow.},
pages = {3543–3556}
}