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QRec

跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型

QRec推荐系统TensorflowPython协同过滤Github开源项目

QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架，集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口，支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台，包括Windows、Linux和Mac OS，基于Numpy和Tensorflow，运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展，同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型，如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。

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介绍相关项目
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验
GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统
Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。
PERSIA - 突破百万亿参数的推荐模型训练框架
GithubPERSIA大规模训练并行计算开源项目推荐系统深度学习
PERSIA代表'并行推荐训练系统与混合加速'，是一个创新的开源框架，专为训练超大规模深度学习推荐模型而设计。该系统能够处理高达100万亿参数的模型，在效率和可扩展性方面表现卓越。PERSIA不仅在公共数据集上展现出优势，还在大型商业应用中得到实际验证。作为首个公开的PyTorch基础推荐训练系统，PERSIA为推荐算法的研究和应用开辟了新的可能性。
Merlin - GPU加速推荐系统解决方案 助力大规模数据处理与模型训练
GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程
Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。
awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源
GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型
此资源汇总了预训练推荐系统和大型语言模型相关的论文，涵盖用户表示预训练、序列推荐、图预训练等子领域，并提供丰富的数据集和代码链接。研究人员可以通过该列表了解如何利用预训练和大型语言模型提升推荐系统性能，获得最新研究成果和实用工具。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 （LLM） 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
CodeQwen1.5-7B-GGUF - 丰富的量化模型选择，多平台优化性能
CodeQwen1.5-7BGithubHugging FaceHuggingface内存需求开源项目模型模型质量量化
通过llama.cpp工具实现多量化模型的生成，CodeQwen1.5系列提供不同文件大小和质量选项，适用于各种设备资源和性能需求。推荐选择高质量Q6_K和Q5_K_M格式，平衡性能与存储空间。该项目适合RAM和VRAM有限的用户，并支持多种格式在不同硬件平台上运行。新方法如I-quants提高性能输出，但与Vulcan不兼容，适用于Nvidia的cuBLAS和AMD的rocBLAS。丰富的特性矩阵便于深入比较选择。
buffalo - 高性能开源推荐系统框架
BuffaloGithubKakao开源项目推荐系统高性能
Buffalo是一款由Kakao开发的开源推荐系统框架，具有高性能和可扩展性。它针对CPU和SSD进行了优化，同时在GPU上也有良好表现，能够有效利用系统资源。Buffalo已在多个Kakao服务的生产环境中得到验证，支持Python 3.8+，需要cmake 3.17+和支持C++14的gcc/g++编译器。该项目采用Apache 2许可证，为开发者提供了灵活的使用空间。
DeepCTR - 简易模块化深度学习CTR模型库
CTR模型DeepCTRGithubTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库，提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口，适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x，支持多种复杂模型的构建和预测。
codeqai - 精确语义代码搜索和本地聊天，保障数据安全，实时追踪代码变更
Githubcodeqaigit同步开源项目本地嵌入流树集成语义代码搜索
CodeQAI 提供语义代码搜索和命令行界面（CLI）聊天，确保向量数据库实时同步最新代码变更。100%本地支持，防止数据泄漏。使用 langchain、treesitter、sentence-transformers 和 llama.cpp 等工具构建，兼容多种编程语言，支持开源和远程模型。安装简便，通过 pipx 管理隔离环境，特别适用于需要高效搜索和本地交互代码库的开发者。支持 Python 版本 >=3.9,<3.12。
qrev - AI驱动的开源销售管理平台 替代Salesforce的智能选择
AI AgentsGithubQRevSalesforce替代品开源项目销售管理
QRev是一款基于AI技术的开源销售管理平台，旨在成为Salesforce的替代方案。该平台利用AI代理技术帮助销售团队提升效率，实现无限扩展。QRev由客户端应用、应用服务器和AI服务器构成，采用TypeScript、NodeJS和MongoDB等现代技术栈。目前该项目正处于积极开发阶段，欢迎开发者参与完善这个AI驱动的销售管理解决方案。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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