本页提供了使用 AI 运行时生成建议系统的笔记本示例。 这些示例演示如何使用现代深度学习方法创建高效的建议模型。
| 教程 | 说明 |
|---|---|
| 双塔推荐模型 | 了解如何将建议数据转换为马赛克数据分片（MDS）格式，然后使用该数据创建双塔建议模型。 |
双塔推荐模型
这些笔记本演示如何将建议数据转换为马赛克数据分片（MDS）格式，然后使用该数据创建双塔建议模型。 此方法特别适用于大规模建议系统。
数据准备：将建议模型数据集转换为 MDS 格式
首先，将建议数据集转换为 MDS 格式，以便高效加载数据：
转换数据
模型训练：使用 PyTorch Lightning 的双塔推荐器模型
使用准备好的数据集和 PyTorch 闪电训练器 API 在多个 GPU 节点上训练双塔推荐器模型（A10 或 H100 GPU）。