ElasticRec 正在参加 2020 年度 OSC 中国开源项目评选,请投票支持!
ElasticRec 在 2020 年度 OSC 中国开源项目评选 中已获得 {{ projectVoteCount }} 票,请投票支持!
投票让它出道
已投票
授权协议 Apache-2.0
开发语言 Python 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
所属分类 程序开发推荐引擎
开发厂商 百度
地区 国产
提 交 者 编辑部的故事
适用人群 未知
收录时间 2020-02-17

软件简介

ElasticCTR 是基于 Kubernetes 的企业级推荐系统解决方案,该方案融合了百度业务场景下经过不断验证打磨的 CTR 模型、基于飞桨框架的大规模分布式训练、工业级稀疏参数 Serving 组件,帮助用户在 Kubernetes 环境中一键完成推荐系统架构部署,快速搭建和验证 CTR 模型训练和预测效果,具备高性能、工业级部署、端到端体验及二次深度开发的特性。 

用户只需配置数据源、样本格式即可完成一系列的训练与预测任务。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

主要特点如下:

1.快速部署

ElasticCTR 当前提供的方案是基于百度云的 Kubernetes 集群进行部署,用户可以很容易扩展到其它原生的 Kubernetes 环境运行 ElasticCTR。

2.高性能

ElasticCTR 采用 PaddlePaddle 提供的全异步分布式训练方式,在保证模型训练效果的前提下,近乎线性的扩展能力可以大幅度节省训练资源。在线服务方面,ElasticCTR 采用 Paddle Serving 中高吞吐、低延迟的稀疏参数预估引擎,高并发条件下是常见开源组件吞吐量的 10 倍以上。

3.可定制

用户可以通过统一的配置文件,修改训练中的训练方式和基本配置,包括在离线训练方式、训练过程可视化指标、HDFS 上的存储配置等。除了通过修改统一配置文件进行训练任务配置外,ElasticCTR 采用全开源软件栈,方便用户进行快速的二次开发和改造。底层的 Kubernetes、Volcano 可以轻松实现对上层任务的灵活调度策略;基于 PaddlePaddle 的灵活组网能力、飞桨的分布式训练引擎 Fleet 和远程预估服务 Paddle Serving,用户可以对训练模型、并行训练的模式、远程预估服务进行快速迭代;MLFlow 提供的训练任务可视化能力,用户可以快速增加系统监控需要的各种指标。

展开阅读全文

代码

的 Gitee 指数为
超过 的项目

评论 (2)

加载中
mark
02/19 13:11
回复
举报
赞一个
02/19 11:34
回复
举报
更多评论
暂无内容
03/09 23:00

飞桨重磅升级:支持千万规模分类任务训练,部署能力全面提升

2020 年 2 月 27 日飞桨核心框架(以下简称Paddle)发布了1.7版本,这也是Paddle在2020年首个重大更新,下面让我们来看看具体的更新内容。 Paddle 1.7版本对框架功能层面进行了重点增强,预测部署能力全面提升,分...

0
0
03/02 20:26

飞桨重磅升级:支持千万规模分类任务训练,部署能力全面提升

2020 年 2 月 27 日飞桨核心框架(以下简称Paddle)发布了1.7版本,这也是Paddle在2020年首个重大更新,下面让我们来看看具体的更新内容。 Paddle 1.7版本对框架功能层面进行了重点增强,预测部署能力全面提升...

0
0
没有更多内容
加载失败,请刷新页面
点击加载更多
加载中
下一页
暂无内容
2 评论
55 收藏
分享
OSCHINA
登录后可查看更多优质内容
返回顶部
顶部