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PERSIA

突破百万亿参数的推荐模型训练框架

PERSIA推荐系统深度学习大规模训练并行计算Github开源项目

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。

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vespa - 大规模数据集搜索与推荐的高性能解决方案
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Vespa 是一个高性能平台，专为大规模数据集的搜索、推荐和个性化任务设计。它支持向量、张量、文本和结构化数据的实时组织和推断，具备高可用性和可扩展性。Vespa 被广泛应用于大规模互联网服务，每秒处理数十万次查询。用户可以选择在云端或本地部署应用，平台提供详尽的文档和不断更新的博客，帮助用户开发和集成。
perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具
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Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎，支持Apache Arrow格式，并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用，支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外，Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件，为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。
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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。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
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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。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
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RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架，利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型，深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息，构建大语言模型支持的用户和物品画像，并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中，RLMRec展现出显著的性能提升。
QRec - 跨平效推荐系统框架，集成前沿推荐模型
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