1、王泽寰 (Joey Wang), Dec 17th 2020 Merlin: A GPU Accelerated Recommendation Framework 2 Industrial Recommendation Challenges Iterating over feature combinations takes longer than training. Tabular data scales poorly using the common deep learning method of item by item. Embedding tables dont fit easily
2、on GPU and are hard to scale. The path to production from research is complex and requires significant engineering effort. Feature Engineering DataloadingScaling TrainingDeployment 3 Merlin Recommendation Framework Prepare massive datasets in minutes allowing for more exploration and better models.
3、Asynchronous batch dataloading means the GPU is always utilized Easy to use data and model parallel training allow you to scale to TB sized embeddings Inference time data transforms and multi model support provide maximum throughput with latency constraints Feature Engineering DataloadingScaling TrainingDeployment NVTabularHugeCTRTriton 4 Merlin is in Open Beta! Open Source Easy to Use GPU Acceler
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