Derin öğrenme tabanlı öneri sistemleri

Önemli

Tek düğümlü görevler için AI Çalışma Zamanı Genel Önizleme aşamasındadır. Çoklu GPU iş yükleri için dağıtılmış eğitim API'si Beta'da kalır.

Bu sayfada, AI Runtime kullanarak öneri sistemleri oluşturmaya yönelik not defteri örnekleri sağlanmaktadır. Bu örnekler, modern derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak verimli öneri modelleri oluşturmayı göstermektedir.

Kılavuz	Açıklama
İki kuleli öneri modeli	Öneri verilerini Mozaik Veri Parçası (MDS) biçimine dönüştürmeyi ve ardından bu verileri kullanarak iki kuleli bir öneri modeli oluşturmayı öğrenin.

İki kuleli öneri modeli

Bu not defterleri, öneri verilerinizi Mozaik Veri Parçası (MDS) biçimine dönüştürmeyi ve ardından bu verileri kullanarak iki kuleli bir öneri modeli oluşturmayı gösterir. Bu yaklaşım özellikle büyük ölçekli öneri sistemleri için etkilidir.

Veri hazırlama: Öneri modeli veri kümesini MDS biçimine dönüştürme

İlk olarak, verimli veri yükleme için öneri veri kümenizi MDS biçimine dönüştürün:

Verileri dönüştürme

Dizüstü bilgisayar al

Model eğitimi: PyTorch Lightning kullanan iki kuleli öneri modeli

Hazırlanan veri kümesini ve PyTorch Lightning Trainer API'sini birden çok GPU düğümünde (A10 veya H100 GPU) kullanarak iki kuleli öneri modelini eğitin.

PyTorch önericisi

Dizüstü bilgisayar al