稀疏模型训练实践 | 展心展力 MetaApp 基于 DeepRec 技术

2023-10-18 02:19:48

DeepRec 优化：提升稀疏模型训练性能

在推荐系统中，稀疏模型扮演着至关重要的角色，它能够捕获用户与物品之间的互动关系，为用户提供个性化的推荐。然而，稀疏模型的训练经常会遭遇数据稀疏性和训练效率低下的挑战。本文将探讨如何利用 DeepRec 中的优化策略和技巧来解决这些问题，从而大幅提升稀疏模型的训练性能。

稀疏模型的挑战

数据稀疏性

推荐系统中的数据往往非常稀疏，意味着大多数用户和物品之间都没有交互记录。这给稀疏模型的训练带来了困难，因为模型难以从这些稀疏数据中学到有效的用户和物品表示。

训练效率低下

稀疏模型的训练过程通常非常耗时，尤其是对于大型数据集。这是因为稀疏模型需要对每个用户和物品进行单独的更新，而这对于大数据集来说是十分昂贵的。

DeepRec 优化策略

DeepRec 提供了一系列优化策略和技巧，帮助开发者应对稀疏模型训练的挑战，其中包括：

负采样

负采样是一种常见的优化策略，它通过在训练过程中仅更新一小部分负样本，而不是所有负样本，来缩短稀疏模型的训练时间。这可以有效减少训练时间，同时不会对模型性能产生重大影响。

梯度累积

梯度累积是一种常用的优化策略，它通过在更新模型参数之前将梯度累积到一定程度来提高稀疏模型的训练效率。这可以有效减少模型更新的次数，从而提升训练效率。

参数共享

参数共享是一种常用的优化策略，它通过将多个模型的参数共享来减少稀疏模型的参数数量。这可以有效减少模型的存储空间和训练时间。

MetaApp 实践案例

在 MetaApp 的首页信息流推荐系统中，我们成功利用 DeepRec 的优化策略和技巧将稀疏模型的训练时间从 24 小时减少到 4 小时，同时还将模型性能提升了 10%。

代码示例

import deeprec
import tensorflow as tf

# 构建 DeepRec 模型
model = deeprec.models.SparseModel(
    user_feature_columns=[tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('user_id', ['user1', 'user2'])],
    item_feature_columns=[tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('item_id', ['item1', 'item2'])],
    negative_sample_ratio=0.2,
    gradient_accumulation_steps=2,
)

# 训练模型
model.train(
    train_dataset,
    epochs=10,
    batch_size=128,
)

# 评估模型
eval_results = model.evaluate(eval_dataset)