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torchrec

旨在提供大规模推荐系统所需的常见稀疏性和并行性原语的PyTorch库

TorchRecPyTorch推荐系统CUDAFBGEMMGithub开源项目

TorchRec是一个专为大规模推荐系统设计的PyTorch库，提供稀疏性和并行性解决方案。它支持多种嵌入表分片策略，并能自动优化分片计划。通过流水线训练和优化内核，提高模型性能。还支持量化训练和推理，包含多个验证的模型架构和数据集示例，适用于需要高性能和扩展性的推荐系统项目。

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介绍相关项目
RecStudio - 基于PyTorch的模块化推荐系统库 支持多任务多模型
GithubPyTorchRecStudio开源项目推荐系统机器学习深度学习
RecStudio是一个基于PyTorch的模块化推荐系统库。它支持通用、序列、知识、特征和社交等多种推荐任务。该框架提供灵活的模型结构、统一的数据处理、GPU加速、简洁的模型分类和多种负采样方法。RecStudio为推荐系统研究和开发提供了高效便捷的工具。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库，专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计，它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server，实现了全GPU加速的管道，优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
DeepRec - 基于TensorFlow的推荐系统框架 支持万亿级训练和优化
DeepRecGithub分布式训练开源项目推荐系统模型优化深度学习框架
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。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
RecBole - 基于Python和PyTorch的推荐系统框架，支持91种算法和43个数据集
GithubPyTorchPythonRecBoleRecBole2.0开源项目推荐系统
RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架，旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法，涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集，并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包，提升用户体验，并支持多GPU和混合精度训练。
RecBole2.0 - 推荐系统前沿研究的综合开源工具集
GithubPyTorchRecBole开源框架开源项目推荐系统深度学习
RecBole2.0是一个推荐系统扩展库,涵盖8个前沿研究领域,包括数据增强、元推荐、去偏推荐等。该库提供从数据处理到算法实现的完整功能,便于开展最新推荐系统研究。它继承了RecBole的易用性,并增添了新功能和模型,是推荐系统研究的重要工具。
QRec - 跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型
GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统
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。
RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库
GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统
RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。
EasyRec - 开源深度学习推荐系统框架
EasyRecGithub大规模模型开源项目推荐系统深度学习自动化
EasyRec是一个开源的推荐系统框架，集成了多种深度学习模型，用于候选生成、评分和多任务学习等推荐任务。该框架支持多种运行平台和数据输入方式，提供简单配置、智能功能和丰富的模型选择。EasyRec通过简化配置和超参数调优，提高了高性能模型的生成效率。它还支持大规模部署、自定义开发和快速向量检索，适用于多种推荐场景。
RecTools - 功能丰富的推荐系统开发Python库
GithubPython库RecTools开源项目推荐系统数据处理机器学习
RecTools是一个专为推荐系统开发设计的Python库。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型和模型选择框架。支持矩阵分解、最近邻和神经网络等算法，并可利用用户和物品特征。RecTools注重易用性和灵活性，有助于快速构建和部署推荐系统。
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