PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-数据准备
背景介绍在推荐系统的粗排和精排系统中,一般都需要在用户侧和物品侧设计大量的统计特征、序列特征、组合特征;基于统计特征还可以设计lookup、match特征等衍生特征。例如一个用户侧的偏好类目统计特征f1(KV类型特征),需要经历离线统计、组合为Lookup特征供离线训练;在线推理的时候需要把f1同步...
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分,我们期望通过界面配置出想要的特征,然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码,生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征,最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-排序配置
在排序配置中我们选择添加一个“精排”:精排模型名称:字母加下划线,推荐用:${场景名称}_${模型名称}_rank精排目标设置:精排目标可以设置多个目标,包含分类和回归目标,详情如下:分类目标精排目标名称自定义;精排目标表达式,一般我们是二分类目标,根据聚合条件做对应的聚合;目标类型分类就是clas...
PAI-Rec推荐系统开发平台-推荐方案定制-环境配置
点击“推荐方案定制”下的“方案配置”,点击“创建推荐方案”,如下图:创建方案的第一步是配置“环境配置”:场景名称:该推荐方案用于什么场景。离线数据源:MaxCompute项目名称。DataWorks工作空间:用于部署生成的MaxCompute SQL、Python、Hologres等代码。DataW...
PAI-Rec推荐系统开发平台-推荐方案定制-数据注册
【推荐方案定制中】导航列表点击【数据注册】,点击【新增数据】选择已经配置的MaxCompute的项目,也就是3张表所在的项目,MaxCompute表输入选择日志行为表rec_sln_demo_behavior_table,并在数据表名称输入相同的名称,点击开始导入。导入成功后,可以在新增好的表中点击...
阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store),助力AI建模场景特征数据高效利用
推荐算法与系统在全球范围内已得到广泛应用,为用户提供了更个性化和智能化的产品推荐体验。在推荐系统领域,AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台(PAI-FeatureStore)。在所有需要特征的AI建模场景,用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据,减少资源和时间成本、提升工作效率。1. 什么是特征平台特征平台(....
![阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store),助力AI建模场景特征数据高效利用](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fjyw77odlkyus_9a4335936a444e7bbc4257caef4ec8e1.png)
如何搭建大规模机器学习平台?以阿里和蚂蚁的多个实际场景为例
近年来,随着“大”数据及“大”模型的出现,学术界和工业界对分布式机器学习算法引起了广泛关注。针对这一刚需,本论文设计了一个独一无二的分布式平台——鲲鹏。它无缝的结合了分布式系统及并行优化算法,解决了大规模机器学习算法带来的一系列问题。鲲鹏不仅囊括了数据/模型并行、负载平衡、模型同步、稀疏表示、工业容错等特性,而且还提供了封闭好的、宜于调用的API供普通的机器学习者开发分布式算法,降低使用成本并提....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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