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基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架

HSTU是一个基于万亿参数序列转录器的生成式推荐系统框架。该项目在MovieLens和Amazon Reviews等公开数据集上进行了实验,结果显示HSTU在各项指标上均优于现有方法。项目开源了实验代码、配置文件和高效推理所需的Triton内核实现,方便研究者复现结果和进行后续研究。

HugeCTR - GPU加速的大规模深度学习推荐系统框架
GPU加速GithubHugeCTR嵌入开源项目推荐系统深度学习
HugeCTR是专为大规模深度学习模型设计的GPU加速推荐系统框架,支持高效训练和推理。框架在MLPerf等基准测试中性能卓越,提供直观的API接口,并具备大规模嵌入等核心功能。HugeCTR实现了模型并行训练、混合精度计算、嵌入缓存等先进特性,可高效部署超大规模嵌入的推荐模型。
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。
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。
Recommender_System - 推荐系统全面指南:从理论基础到工业实践
GithubGolangTensorFlow召回开源项目排序推荐系统
本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识,包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练,以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础,为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。
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。
recommender-system-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程,基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础,通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建,以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法,适合学术研究者和业界专业人士学习。
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。
recommenders - 从概念到部署推动推荐系统的发展的完整教程
GithubRecommenders内容过滤协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Recommenders项目支持开发者和技术爱好者从概念到部署推动推荐系统的发展。项目提供完整的教程,包括数据准备、模型建立、评估和优化,通过丰富的Jupyter笔记本示例展示各种推荐算法的实际应用。
HybridBackend - 异构集群上的高性能推荐系统训练框架
GPU优化GithubHybridBackend嵌入层开源项目推荐系统深度学习框架
HybridBackend是一个为异构集群设计的高性能推荐系统训练框架。它优化了分类数据加载、GPU嵌入层处理和大规模训练通信,提高了wide-and-deep模型的训练效率。该框架兼容现有AI工作流,提供多种安装选项和完善的文档。HybridBackend采用开源Apache 2.0许可证,支持社区贡献。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

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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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

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SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

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美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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