在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
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...
特征生产, 最佳实践
特征平台当前提供的特征生产功能旨在简化特征创建过程，通过固化常用的和普遍的生产步骤，您仅需进行简单配置就能轻松生成特征，从而有效降低了特征生产的复杂性。特征生产在多个领域（包括推荐、广告、风控以及机器学习等）都有广泛应用，本文将以推荐场景为例，为您介绍从原始表到特征生产加工生成样本表，再到训练模型的完整过程。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台（FeatureStore）中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度，通过将特征生产中通用常见的功能固定下来，通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
机器学习PAI类别特征emb共享给kv特征这样写有问题吗？
如果我一个类别特征feature_configs { input_names: "cate_1" feature_type: TagFeature embedding_dim: 4 hash_bucket_size: 90 separator: "|" combiner: "mean" embedding_name: "cate_1"} feature_configs { inp...
机器学习PAI一个类别特征，emb共享 序列特征和一个kv特征，我这种应该怎么办呢？
"机器学习PAI一个类别特征，emb共享 序列特征和一个kv特征，序列特征和kv特征的emb name一样，但是kv有combiner，序列是seq combiner我这种应该怎么办呢？为什么要combiner一样呢？暂时没想明白～还是我对这个操作的具体方式哪里理解有误"
机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享？
问题1：机器学习PAI feature_config中设置embedding_name 实现部分特征共享embedding，这个操作能降低模型大小吗？问题2：我把输入特征分成了两个共享embedding组，模型和权重文件大小反而增加了（3.5M--> 3.6M， 1.9M --> 2.1M）是因为配置的问题吗？
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