recommenders-addons

大规模推荐系统中的动态嵌入技术增强体验

TensorFlow Recommenders Addons 推荐系统动态嵌入技术 GPU加速大规模训练 Github 开源项目

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。

访问官网

Github

介绍相关项目

embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统

Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模

embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统，已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型，以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模，在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色，实现了性能和效果的双重提升。

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。

RES-Interview-Notes - 推荐系统算法与实践全面指南

Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习深度学习矩阵分解

RES-Interview-Notes项目全面涵盖推荐系统各个方面,包括基础理论、传统算法、深度学习模型及工程实践。内容涉及协同过滤、矩阵分解等经典方法,以及AutoRec、NeuralCF等前沿模型。同时探讨了系统评估和落地实施,为推荐算法工程师提供系统学习资料。

serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台

DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理

TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。

similarity - 用于度量学习的库，支持自监督和对比学习

GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习

TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库，支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法，可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型，包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练，增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性，或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。

MultimodalRecSys - 多模态推荐系统资源与研究进展汇总

Github图神经网络多模态推荐系统开源项目推荐算法深度学习自监督学习

本项目汇总了多模态推荐系统领域的精选资源，包括最新研究论文、开源框架和数据集。内容涵盖通用多模态推荐、基于文本和图像的推荐等方向，并提供详细的文献综述和技术分类。项目重点关注代码实现，为研究人员和开发者提供了深入了解该领域的重要参考。资源列表持续更新，反映多模态推荐系统的最新进展。

ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库

GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习

TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名（LTR）技术的开源库，基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数，以及各类排名指标如平均倒数排名（MRR）和标准折扣累积增益（NDCG）。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现，用于优化排名指标。此外，它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门，无需复杂安装。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署

Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

Agent4Rec - 千名AI代理模拟真实用户推荐行为

Agent4RecGithubMovieLens-1M开源项目推荐系统模拟实验生成式智能体

Agent4Rec是一个推荐系统模拟器，基于大型语言模型创建1000个具有独特社交特征和偏好的AI代理。这些代理能与个性化电影推荐互动，模拟观看、评分等行为。项目探索AI代理在模拟真实用户推荐行为方面的潜力，支持多种推荐算法和配置，有助于研究推荐系统中的复杂问题。

cornac - 多模态推荐系统比较框架

CornacGithub多模态开源项目推荐系统机器学习辅助数据

Cornac是一个多模态推荐系统比较框架,支持文本、图像等辅助数据。它便于快速实验和实现新模型,兼容TensorFlow、PyTorch等库。Cornac实现了协同过滤、内容推荐等多种算法,支持高效近似最近邻搜索。框架还提供简单的模型部署方式,有助于构建推荐系统应用。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

Project Cover

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。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号