Sdílet prostřednictvím


Doporučené systémy založené na hlubokém učení

Důležité

Modul runtime AI pro úlohy s jedním uzlem je ve verzi Public Preview. Distribuované trénovací rozhraní API pro úlohy s více GPU zůstává v beta verzi.

Tato stránka obsahuje příklady poznámkových bloků pro vytváření systémů doporučení pomocí modulu runtime AI. Tyto příklady ukazují, jak vytvářet efektivní modely doporučení pomocí moderních přístupů hlubokého učení.

Tutoriál Description
Model doporučení dvou věží Zjistěte, jak převést data doporučení do formátu MDS (Mosaic Data Shard) a pak tato data použít k vytvoření modelu doporučení se dvěma věžmi.

Model doporučení dvou věží

Tyto poznámkové bloky ukazují, jak převést data doporučení do formátu MDS (Mosaic Data Shard) a pak tato data použít k vytvoření modelu doporučení se dvěma věžmi. Tento přístup je zvláště účinný pro rozsáhlé systémy doporučení.

Příprava dat: Převod datové sady modelu doporučení do formátu MDS

Nejprve převeďte datovou sadu doporučení do formátu MDS pro efektivní načítání dat:

Převod dat

Pořiďte si notebook

Trénování modelu: Dvouvěžový doporučovací systém s využitím PyTorch Lightning

Vytrénujte model s doporučením dvou věží pomocí připravené datové sady a rozhraní API PyTorch Lightning Trainer na několika uzlech GPU (A10 nebo H100 GPU).

Doporučuje se PyTorch

Pořiďte si notebook