预约直播 | 展心展力MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践
MetaApp-推荐广告研发部，主要负责 MetaApp 拳头产品 233 乐园的首页信息流的推荐和广告系统，是比较传统的推广搜组。本次议题介绍了 MetaApp-推荐广告研发部 从传统的TensorFlow（cpu）+自研分布式ps方案，逐步迁移到使用基于阿里云开发的开源分布式机器学习训练框架DeepRec的方案，包括了离线训练和线上inference的完整流程。迁移完成后，新方案....
展心展力 metaapp：基于 DeepRec 的稀疏模型训练实践
作者metaapp-推荐广告研发部：臧若舟，朱越，司灵通1 背景推荐场景大模型在国内的使用很早，早在 10 年前甚至更早，百度已经用上了自研的大规模分布式的 parameter server 系统结合上游自研的 worker 来实现 TB 级别的万亿参数的稀疏模型。后来，各家平台也陆续基于这种方案，开发了自己的分布式训练系统，普遍特点是大量使用 id embedding，因此参数量巨大，模型大小....
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