智能推荐AIRec-全链路推荐系统-解决方案-阿里云

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全链路推荐系统开发平台
AIRec全链路推荐系统开发平台是适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代、运维的平台化服务。开发者可结合企业技术栈灵活选型,对推荐链路相关代码、模型等进行定制,并结合实验平台调优,提升推荐系统迭代效率。

服务特点

链路完整完善、功能齐全,迭代效率更高

链路完整

实现了主流的深度模型,覆盖召回、排序、粗排、重排、多目标、多兴趣等

功能丰富

支持EarlyStop, BestExport, 特征重要性,特征选择、模型蒸馏等高级功能

加速调优

支持HPO自动调参,可显著降低的调参工作量,并可在多场景应用、提升推荐效果

平台完善

支持数据诊断,特征一致性检查,分层、实验等功能,加速效果迭代

链路完整完善、功能齐全,迭代效率更高

链路完整

实现了主流的深度模型,覆盖召回、排序、粗排、重排、多目标、多兴趣等

功能丰富

支持EarlyStop, BestExport, 特征重要性,特征选择、模型蒸馏等高级功能

加速调优

支持HPO自动调参,可显著降低的调参工作量,并可在多场景应用、提升推荐效果

平台完善

支持数据诊断,特征一致性检查,分层、实验等功能,加速效果迭代

多平台、多数据源训练,环境选型更灵活

支持的平台

MaxCompute(原ODPS), DataScience(基于Kubernete), DLC(deep learning container), Alink, 本地

支持的数据源

OSS, HDFS, HIVE, MaxCompute Table, Kafka, Datahub

开发环境

兼容多种Tensorflow版本(>=1.12, <=2.4, PAI-TF),可无缝对接开发环境,无需对代码做迁移和改动

使用流程

只需要定义好的模型,在本地测试通过后,即可在多种分布式平台上进行训练

多平台、多数据源训练,环境选型更灵活

支持的平台

MaxCompute(原ODPS), DataScience(基于Kubernete), DLC(deep learning container), Alink, 本地

支持的数据源

OSS, HDFS, HIVE, MaxCompute Table, Kafka, Datahub

开发环境

兼容多种Tensorflow版本(>=1.12, <=2.4, PAI-TF),可无缝对接开发环境,无需对代码做迁移和改动

使用流程

只需要定义好的模型,在本地测试通过后,即可在多种分布式平台上进行训练

算子开放,20+行业经典模型与方案开箱即用

召回模型

DSSM/FM/MIND/CoMetricLearningI2I/DropoutNet/GraphSage/UltraGCN 等

排序模型

FM / WideAndDeep / DeepFM / DIN / DeepCross / AutoInt / MultiTower/Simple MultiTask / MMoE / ESMM / DBMTL 等

冷启动

基于内容理解:多模态Embedding数据提取与应用
基于快速试探:基于小流量试探+强化学习模型

多样性

召回过滤:结合各类互动行为灵活定义过滤条件
打散混排:结合用户体验,灵活设计推荐内容的特征分布、展示布局

算子开放,20+行业经典模型与方案开箱即用

召回模型

DSSM/FM/MIND/CoMetricLearningI2I/DropoutNet/GraphSage/UltraGCN 等

排序模型

FM / WideAndDeep / DeepFM / DIN / DeepCross / AutoInt / MultiTower/Simple MultiTask / MMoE / ESMM / DBMTL 等

冷启动

基于内容理解:多模态Embedding数据提取与应用
基于快速试探:基于小流量试探+强化学习模型

多样性

召回过滤:结合各类互动行为灵活定义过滤条件
打散混排:结合用户体验,灵活设计推荐内容的特征分布、展示布局

自研引擎配套使用,打造低时延高稳定性体验

召回引擎

打通自研引擎BE服务,可支持亿级别的召回候选集粗排且时延收敛至几十毫秒以下;支持向量召回、U2X、X2I等推荐领域所有的召回类型

推理服务

打通自研引擎PAI-EAS服务,高并发高吞吐,服务毫秒级响应时长;支持服务资源弹性扩缩,稳定保障线上业务

实时特征

支持阿里自研搜推场景专用特征引擎ABFS,能够支持千万级实时查询且时延在毫秒级;KV、KKV、Index倒排等推荐领域实时特征存储、关系存储的所有索引类型

业务引擎

支持阿里自研推荐场景专用业务引擎PAI-REC,能够解析互动请求,串接完整选品、召回、过滤、精排、重排、冷启动等环节,毫秒级响应用户请求

自研引擎配套使用,打造低时延高稳定性体验

召回引擎

打通自研引擎BE服务,可支持亿级别的召回候选集粗排且时延收敛至几十毫秒以下;支持向量召回、U2X、X2I等推荐领域所有的召回类型

推理服务

打通自研引擎PAI-EAS服务,高并发高吞吐,服务毫秒级响应时长;支持服务资源弹性扩缩,稳定保障线上业务

实时特征

支持阿里自研搜推场景专用特征引擎ABFS,能够支持千万级实时查询且时延在毫秒级;KV、KKV、Index倒排等推荐领域实时特征存储、关系存储的所有索引类型

业务引擎

支持阿里自研推荐场景专用业务引擎PAI-REC,能够解析互动请求,串接完整选品、召回、过滤、精排、重排、冷启动等环节,毫秒级响应用户请求

产品使用

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准备工作
开通相关云资源,完成服务授权
模型部署
部署召回、排序模型,启用在线引擎
测试上线
接口开发调试,发布推荐服务

帮助文档