在稀疏模型训练中，TensorFlow处理Embedding特征查询时面临什么问题？
在稀疏模型训练中，TensorFlow处理Embedding特征查询时面临什么问题？
预约直播 | 展心展力MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践
MetaApp-推荐广告研发部，主要负责 MetaApp 拳头产品 233 乐园的首页信息流的推荐和广告系统，是比较传统的推广搜组。本次议题介绍了 MetaApp-推荐广告研发部 从传统的TensorFlow（cpu）+自研分布式ps方案，逐步迁移到使用基于阿里云开发的开源分布式机器学习训练框架DeepRec的方案，包括了离线训练和线上inference的完整流程。迁移完成后，新方案....
展心展力 metaapp：基于 DeepRec 的稀疏模型训练实践
作者metaapp-推荐广告研发部：臧若舟，朱越，司灵通1 背景推荐场景大模型在国内的使用很早，早在 10 年前甚至更早，百度已经用上了自研的大规模分布式的 parameter server 系统结合上游自研的 worker 来实现 TB 级别的万亿参数的稀疏模型。后来，各家平台也陆续基于这种方案，开发了自己的分布式训练系统，普遍特点是大量使用 id embedding，因此参数量巨大，模型大小....
DeepRec 大规模稀疏模型训练推理引擎
导读：本文将以下三个方面展开介绍：DeepRec 背景（我们为什么要做 DeepRec）DeepRec 功能（设计动机和实现）DeepRec 社区（最新发布的 2206 版本主要功能）DeepRec 背景介绍我们为什么需要稀疏模型引擎？TensorFlow 目前的社区版本是能够支持稀疏场景的，但是在以下三个方面存在一些功能上的短板：提升模型效果的稀疏训练功能；提升模型迭代效率的训练性能；稀疏模型....
预约直播 | 基于深度学习的稀疏模型训练 GPU 加速
一、分享议题：基于深度学习的稀疏模型训练 GPU 加速二、直播时间：2022年10月19日（周三）18：00-18：40三、 议题介绍：随着稀疏模型越来越深，越来越宽，如何使用 GPU 加速稀疏模型的训练过程受到广泛的关注。HybridBackend 框架通过对稀疏数据处理、稀疏计算和分布式训练策略上的多重优化，大幅提升了 GPU集群单位成本下的训练吞吐性能，并在阿里巴巴集团内外多个业务落地。 ....
针对稀疏模型训练前向、后向，Graph计算模式的相对固定等特点，DeepRec设计了什么方案？
针对稀疏模型训练前向、后向，Graph计算模式的相对固定、多轮反复迭代的特点，DeepRec设计了什么方案？
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