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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

NVIDIA Merlin推荐系统GPU加速深度学习特征工程Github开源项目

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。

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介绍相关项目
merlinn - AI全天候待命开发者助手，自动分析根本原因
AIGithubMerlinnRCASlackopen-source开源项目
Merlinn是一款开源的AI待命工程师助手，自动处理生产事故和警报，实时提供上下文洞察和根本原因分析。它与Slack、Datadog、GitHub等流行平台无缝集成，支持自托管确保数据安全。通过自动化RCA和直观的用户体验，Merlinn帮助开发者快速解决问题，提高工作效率。
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。
recommenders-addons - 大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验
GPU加速GithubTensorFlow Recommenders Addons动态嵌入技术大规模训练开源项目推荐系统
TensorFlow Recommenders Addons通过引入动态嵌入技术，使TensorFlow更适合搜索、推荐和广告模型的训练，全面兼容TensorFlow优化器和CheckPoint功能，支持GPU上的训练和推理。项目增强了推荐系统性能，解决了哈希冲突问题，并提供多种动态嵌入存储选项（如cuckoohash_map和Redis）。支持TF serving和Triton Inference Server，以便在大规模环境中部署和评估复杂推荐模型。
merlinite-7b-lab-GGUF - Merlinite 7b的4-bit量化版本，适用于优化性能和灵活性
Apache LicenseGithubHuggingfaceIBMmerlinitemistral开源项目模型量化
Merlinite 7b的4-bit量化版本由IBM Research开发，针对优化模型性能和灵活性而设计，结合了前沿技术，为数据处理提供更高效的表现，同时确保结果的准确性。
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
CUDAFBGEMMGithubPyTorchTorchRec开源项目推荐系统
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。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
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。
mirage - 多层次张量程序超优化器提升DNN性能
CUDAGithubMirage开源项目张量代数深度神经网络超优化器
作为一款先进的张量代数超优化器，Mirage在深度神经网络(DNN)性能优化领域展现出独特优势。通过在GPU计算层次结构中实现多层次联合优化，该工具能够自动发现并生成高效的张量程序。Mirage不仅可以识别和验证复杂的优化策略，还能通过搜索等效程序空间来开发出性能卓越的自定义内核。这一技术在各类DNN应用中表现出色，如LLAMA-3-70B模型中的组查询注意力机制和低秩适配器优化，生成的CUDA内核性能显著优于传统手动优化方法。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
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