推荐系统在合理规模下的实践：结合数据运维与推荐系统技术
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recs-at-resonable-scale 项目介绍
推荐系统在“合理规模”下 是一个开源项目，致力于将数据运维（DataOps）与深度学习驱动的推荐系统（recSys）紧密结合，利用dbt、Merlin 和 Metaflow。本项目由Outerbounds、NVIDIA Merlin和Comet团队协作完成，旨在为希望构建先进推荐系统的开发者提供一个“开箱即用”的解决方案，无需大型科技公司的资源即可实现。特别是针对时尚行业的用户-商品推荐挑战，它演示了从数据处理到模型训练、测试、部署的全过程，同时强调无需复杂的基础设施管理。
- 目标：使单个机器学习从业者能够独立完成前沿的深度学习模型训练、测试及部署，仅需Python和SQL知识。
- 架构：包括Snowflake用于数据存储，dbt进行数据转换，Merlin模型训练，Metaflow进行流程控制，以及利用AWS Lambda、DynamoDB等进行服务化预测。
快速启动
为了快速入门，确保您已经满足以下前提条件：
- 注册并配置Snowflake账户。
- 创建AWS账户，并设置Metaflow环境，请遵循Metaflow的AWS安装指南。
- 安装必要的Python库，通过命令行执行：
如果不打算本地运行Merlin训练，可跳过相关依赖的安装。python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt
接下来，激活您的虚拟环境并开始项目：
- 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/jacopotagliabue/recs-at-resonable-scale.git - 根据项目中提供的指导配置雪片数据库(dbt配置文件)和Metaflow的相关环境变量。
简单示例，若要运行模型训练步骤：
python src/train_model.py
请注意，对于云部署部分，如Lambda和DynamoDB，还需额外设置服务器less框架并部署相应的服务。
应用案例和最佳实践
此项目展示了如何在实际业务场景中构建推荐系统：
- 离线训练与缓存预测：预先计算用户top-k推荐项，并存储至高速缓存，为在线请求做准备。
- 整合实验跟踪：利用Comet ML来追踪模型训练的每一个迭代，实现参数优化的最佳实践。
- 自动化服务部署：通过AWS Lambda和DynamoDB实现推荐结果的即时服务化，展示如何迅速将模型部署至生产环境。
典型生态项目集成
此项目不仅仅是推荐系统的实现，也融入了多个强大工具的生态系统：
- Merlin: 专为深度学习推荐模型设计的平台，支持GPU加速训练。
- Metaflow: 简化复杂的机器学习工作流管理，支持AWS Batch和本地环境。
- dbt: 数据建设工具，让数据模型化更高效，连接到Snowflake实现云端数据操作。
- Comet ML: 提供全面的实验管理和版本控制，辅助优化模型性能。
- Serverless Framework: 结合AWS Lambda，轻松实现推荐API的服务化部署。
通过这个项目，你可以学习如何在实际应用中高效整合这些工具，构建出既可靠又可扩展的推荐系统解决方案。
以上便是基于 https://github.com/jacopotagliabue/recs-at-resonable-scale.git 开源项目的简要教程，提供了快速上手、实施案例分析和关键生态组件融合的概览，帮助开发者快速掌握构建推荐系统的核心技术和最佳实践。