18–23 de septiembre de 2022
Únete a NVIDIA en la 16.º Conferencia Anual de ACM sobre Sistemas de Recomendación (RecSys 2022) para ver cómo los nuevos resultados de investigación, métodos, bibliotecas y técnicas en el amplio campo de los sistemas de recomendación están impulsando nuestro futuro. Presentaremos nuestro propio teatro virtual con oradores de varias industrias y sectores líderes, junto con demostraciones, contenido relacionado y más.
En RecSys 2022, puedes explorar una gama de trabajos innovadores en el campo de los sistemas de recomendación. Dale un vistazo más de cerca a las sesiones programadas de NVIDIA, que forman parte del programa de este año.
Domingo 18/09 | Lunes 19/09 | Martes 20/09 | Miércoles 21/09 | Jueves 22/09 | Viernes 23/09 |
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Entrenamiento e Implementación de Sistemas de Recomendación de Varias Etapas (Tutorial) 8:30 a 11:00 a. m. PST |
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Reunión con NVIDIA (Virtual y en Persona) Merlin HugeCTR: Entrenamiento e Inferencia de Sistemas de Recomendación Acelerados por GPU (Afiche para la Industria ) 10:30 a 11:00 a. m. PST |
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Un Servidor de Parámetros de Inferencia Especializado en GPU para Modelos de Recomendación Profunda a Gran Escala (Charla y Artículo de la Industria) 2:00 a 3:30 p. m. PST |
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Desarrollo e Implementación de un Sistema de Recomendación de Múltiples Etapas con Merlin (Demostración) 6:00 p. m. PST |
Un Conjunto de Modelos Diversos para Recomendaciones Basadas en Sesiones de Moda (Charla y Artículo) 4:30 a 4:42 p. m. PST |
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Escucha a los líderes de la industria, científicos de datos e ingenieros mientras explican su trabajo innovador para desarrollar, entrenar, optimizar e implementar sistemas de recomendación.
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.
Lee acerca de un patrón de diseño de cuatro etapas que desarrolla la comprensión y el consenso sobre cómo se ven los sistemas de recomendación (no solo los modelos) en producción.
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.
La implementación de modelos personalizados en producción es un desafío. Explora las posibles formas de facilitar la implementación con Merlin Systems en esta publicación de blog.
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.
En esta presentación que aceptó ACM RecSys 2022, realiza un paseo técnico a través de la implementación de las cuatro etapas de los sistemas de recomendación.
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.
Los desafíos de la industria ayudan a avanzar en el campo del sistema de recomendación para todos. Las victorias de NVIDIA están impulsando ideas para nuevas técnicas en frameworks de recsys como NVIDIA Merlin.
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.
El Deep Learning Institute (DLI) de NVIDIA ofrece una variedad de talleres prácticos de día completo y laboratorios de capacitación que abarcan IA, computación acelerada y ciencia de datos en GTC, del 19 al 22 de septiembre de 2022.
Durante los talleres, tendrás acceso a un servidor acelerado por GPU y totalmente configurado en el cloud, obtendrás habilidades prácticas para tu trabajo y tendrás la oportunidad de obtener un certificado de competencia en la materia. Los laboratorios de capacitación de 2 horas se incluyen en el pase gratuito de la conferencia GTC.
Entrenamiento e Implementación de Sistemas de Recomendación de Varias Etapas
Aceleración y Escalación de la Inferencia con las GPU de NVIDIA
Introducción a las Redes Gráficas Neutrales
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