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DeepRec

基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化

DeepRec深度学习框架推荐系统分布式训练模型优化Github开源项目

DeepRec是一个基于TensorFlow的推荐系统深度学习框架。它支持万亿级样本和参数的分布式训练，提供嵌入变量、优化器等关键功能。该框架在CPU和GPU平台上进行了性能优化，包括运行时、算子和图级优化。DeepRec还支持增量检查点、分布式服务和在线学习等部署功能，为大规模推荐模型提供全面解决方案。

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介绍相关项目
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例
Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。
POI-Recommendation - 智能兴趣点推荐的前沿研究资源库
GithubPOI推荐个性化推荐图神经网络开源项目时空数据深度学习
这个项目汇集了兴趣点(POI)推荐领域的最新研究成果，包括深度学习、图神经网络和注意力机制等技术在POI推荐中的应用。项目重点关注时空依赖性、用户偏好建模和冷启动等问题，旨在改进POI推荐的个性化和情境感知能力。资源库收录了大量高质量论文及其代码实现，为POI推荐研究提供了全面的参考资料。
Tensorflow-Project-Template - 结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板
GithubOOP设计Tensorflow开源项目模板深度学习项目结构
一个设计简洁的深度学习项目模板，结合了简单性、良好的文件夹结构和优秀的OOP设计，帮助开发者更快地启动主要项目，专注于核心部分（如模型和训练）。模板封装了常见功能，使得开发者仅需更改核心内容即可轻松启动新的TensorFlow项目。主要组件包括模型、训练器、数据加载器和日志记录器，提供详细的使用示例和项目架构图。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
allRank - 深入的PyTorch排序学习框架，支持多种神经网络模型
GithubPyTorchallRank学习排序开源项目损失函数评估指标
allRank是一个基于PyTorch的框架，旨在简化神经排序学习模型的实验。它提供多种损失函数和评分函数，并支持常用评估指标如NDCG和MRR。该框架支持添加自定义损失和配置模型与训练流程，适用于研究和工业应用。同时支持GPU和CPU架构，并集成了Google云存储功能。
returnn - 多GPU优化的Theano/TensorFlow循环神经网络框架
GithubLSTMRETURNN多GPU环境开源项目神经网络训练速度
RETURNN是一个基于Theano和TensorFlow的现代循环神经网络框架，优化于多GPU环境下的快速可靠训练。其主要特点包括简便的配置与调试、支持多种实验模型，以及高效的训练和解码速度。项目还支持小批量训练、序列分块训练、长短期记忆网络、多维LSTM和大数据集内存管理，广泛应用于机器翻译和语音识别领域。RETURNN提供详尽的文档和使用教程，并通过StackOverflow标签提供社区支持。
RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单
Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护
RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。
tfrecord - 允许在 python 中有效地读取和写入 tfrecord 文件
GithubPyTorchTFRecordReaderTFRecordWritertfrecord开源项目数据集
该库在Python中提供了高效读取和写入TFRecord文件的方法，并为PyTorch提供了可迭代的数据集读取器。支持无压缩和gzip压缩的TFRecord文件，通过创建索引文件可以避免多线程重复记录。用户还能使用transform函数进行特征后处理，如解码图像和归一化颜色范围。该库简化了多文件读取和顺序数据处理流程。
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