NVIDIA na RecSys 2022

Saiba mais sobre o NVIDIA Merlin^™, um framework de código aberto para a criação de sistemas de recomendação. O Merlin capacita cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pesquisadores para criar sistemas de recomendação de alto desempenho em escala.

Neste artigo aceito da ACM RecSys 2022, descubra como o servidor de parâmetros hierárquicos (HPS - Hierarchical Parameter Server) combina um cache de incorporação de GPUs de alto desempenho com uma arquitetura de armazenamento hierárquico para realizar a recuperação de baixa latência de incorporações para inferência de modelos on-line.

Participe deste Tutorial prático da ACM RecSys 2022 e veja como facilitar o desenvolvimento e a implantação de sistemas de recomendação. Abrange métodos para avaliar abordagens existentes, desenvolver novas ideias e implementá-las na produção.

Neste trabalho aceito da ACM RecSys 2022, conheça o NVIDIA Merlin HugeCTR, um framework para estimativa de taxa de cliques otimizado para treinamento e inferência. Ele também permite o treinamento em escala com incorporações paralelas de modelos e redes neurais paralelas de dados.

Com a biblioteca Merlin Models, acesse arquiteturas comuns que podem ser associadas a diferentes tarefas de previsão, funções de perda e estratégias de sampling negativas para facilitar o desenvolvimento e a implantação.

Durante o evento on-line de AI da NVIDIA, junte-se a outros cientistas de dados e engenheiros da Netflix, Twitter, NVIDIA e mais para discutir aprendizados e práticas recomendadas na criação e implantação de sistemas de recomendação eficazes.

Introdução à popular arquitetura Two Tower, por que ela resolve desafios associados à recuperação de candidatos e como o uso de Merlin Models permite o treinamento com 4 linhas de código.

Neste blog, abordamos tarefas de recomendação sequenciais e baseadas em sessões, incluindo por que são casos de uso importantes e práticos. Também oferecemos uma breve visão geral da nossa solução Transformers4Rec.

Assista ao CEO da NVIDIA, Jensen Huang, discutir a importância dos frameworks de AI, incluindo o NVIDIA Merlin™, na apresentação do NVIDIA GTC.

Atender a solicitações de usuários com baixa latência e alta precisão é fundamental para sistemas de recomendação. O NVIDIA Merlin apresenta o HPS, uma solução dimensionável com armazenamento adaptável de vários níveis para permitir a implantação de modelos com Terabytes sob restrições de latência em tempo real.

Nesta publicação, saiba como o NVIDIA Merlin Distributed Embeddings permite que os desenvolvedores treinem rapidamente modelos baseados em incorporação em escala de Terabyte no TensorFlow 2 com apenas algumas linhas de código! 

Leia sobre as últimas tendências das práticas de sistema de recomendação no setor. O white paper inclui insights de líderes do setor de empresas como Tencent, Meituan, Wayfair, Magazine Luiza, The New York Times e muito mais.