NVIDIA en RecSys 2022

Obtén más información sobre NVIDIA Merlin^™, un framework de código abierto para crear sistemas de recomendación de alto rendimiento a escala. Merlin potencia a los científicos de datos, ingenieros de machine learning e investigadores que desarrollan recomendadores de alto rendimiento a escala.

En este documento aceptado de ACM RecSys 2022, descubre cómo HPS combina una caché de incrustaciones de GPU de alto rendimiento con una arquitectura de almacenamiento jerárquica para obtener recuperación de baja latencia de incrustaciones para la inferencia de modelos en línea.

Asiste a este tutorial práctico de ACM RecSys 2022 y conoce la forma de facilitar el desarrollo y la implementación de sistemas de recomendación. Abarca los métodos para evaluar enfoques existentes, desarrollar nuevas ideas e implementarlas en la producción.

En esta presentación que aceptó ACM RecSys 2022, conoce a NVIDIA Merlin HugeCTR, un framework para la estimación de tasas de clics que está optimizado para el entrenamiento y la inferencia. También permite el entrenamiento a escala con incrustaciones en paralelo de modelos y redes neuronales de datos en paralelo.

Con la biblioteca Merlin Models, accede a arquitecturas comunes que se pueden acoplar con diferentes tareas de predicción, funciones de pérdida y estrategias de muestreo negativo para facilitar el desarrollo y la implementación.

Durante este evento en línea sobre la IA de NVIDIA, únete a otros ingenieros y científicos de datos de Netflix, Twitter, NVIDIA y más para discutir los aprendizajes y las mejores prácticas sobre la creación e implementación de sistemas de recomendación eficaces.

Introducción a la popular arquitectura Two Tower, por qué resuelve los desafíos asociados con la recuperación de candidatos y cómo el uso de los modelos Merlin permite el entrenamiento con 4 líneas de código.

En este blog, abarcamos tareas de recomendación secuenciales y basadas en sesiones, incluidas las razones por las que son casos de uso importantes y prácticos. También proporcionamos una breve descripción general de nuestra solución Transformers4Rec.

Mira el discurso destacado de NVIDIA GTC a cargo del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, en donde habla sobre la importancia de los frameworks de IA, incluido NVIDIA Merlin™.

Atender solicitudes de usuarios con baja latencia y alta precisión es fundamental para los sistemas de recomendación. NVIDIA Merlin presenta HPS, una solución escalable con almacenamiento adaptable de varios niveles para permitir la implementación de modelos con terabytes de tamaño bajo restricciones de latencia en tiempo real.

En esta publicación, descubre cómo las incrustaciones distribuidas de NVIDIA Merlin permiten a los desarrolladores entrenar rápidamente modelos basados en incrustaciones a escala de terabytes en TensorFlow 2 con solo unas pocas líneas de código. 

Conoce las últimas tendencias de las prácticas para sistemas de recomendación dentro de la industria. El documento técnico incluye información de líderes de la industria de empresas como Tencent, Meituan, Wayfair, Magazine Luiza, The New York Times y más.