Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Fontos
Az egycsomópontos feladatokhoz készült AI-futtatókörnyezet nyilvános előzetes verzióban érhető el. A több GPU-s számítási feladatok elosztott betanítási API-ja a bétaverzióban marad.
Ezen a lapon jegyzetfüzet-példákat talál az AI-futtatókörnyezetet használó javaslati rendszerek létrehozására. Ezek a példák bemutatják, hogyan hozhat létre hatékony javaslatmodelleket a modern mélytanulási megközelítések használatával.
| Oktatóanyag | Leírás |
|---|---|
| Kéttornyú javaslatmodell | Megtudhatja, hogyan konvertálhatja a javaslati adatokat Mozaik adatszilánkok (MDS) formátumba, majd hogyan hozhat létre kéttornyú javaslatmodellt. |
Kéttornyú javaslatmodell
Ezek a jegyzetfüzetek bemutatják, hogyan konvertálhatja a javaslati adatokat Mozaik adatszilánkok (MDS) formátumba, majd hogyan hozhat létre kéttornyú javaslatmodellt. Ez a megközelítés különösen hatékony a nagy léptékű javaslati rendszerek esetében.
Adatelőkészítés: Javaslati modell adatkészletének átalakítása MDS-formátumra
Először konvertálja a javaslatadatkészletet MDS formátumba a hatékony adatbetöltés érdekében:
Adatok konvertálása
Modellbetanítás: Kéttornyú ajánló modell a PyTorch Lightning használatával
A kéttornyú ajánlómodell betanítása az előkészített adatkészlet és a PyTorch Lightning Trainer API használatával több GPU-csomóponton (A10 vagy H100 GPU-n).