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系统召回太慢?上 Milvus × PaddleRec 双剑合璧大法!

作者简介 李云梅,Zilliz 数据工程师,毕业于华中科技大学计算机系。加入 Zilliz 以来,致力于为开源向量数据库 Milvus 探索解决方案,帮助用户打造场景应用。深入关注自然语言处理技术和搜索推荐系统,日常喜欢一个人猫着乱翻书。 「数据量太大了,召回怎么这么慢呐 😫」 「业务数据更新太快,动态更新跟不上啊 💥」 「部署好难 🤮 」 做推荐系统工程的朋友们,你们是不是时常听到诸如此类的抱怨?相信阅读完这篇文章后,你可能会得到一些新思路、新方法。 在介绍具体项目之前,我们先来了解一下推荐系统。简单来说,推荐系统就是根据用户的个性化需求,在海量的信息中确定提供给用户什么样的具体内容。通常推荐系统分为两个阶段:「召回」和「排序」。「召回」是推荐系统的第一阶段,主要根据用户和商品部分特征,从海量的物品库里,快速找出一部分用户可能感兴趣的物品,然后交给排序环节;而「排序」则是对所有召回的内容再次进行打分排序,选出得分最高的几个结果并推荐给用户。 想高效落地一个推荐系统?本文将以商品召回为例,介绍如何通过推荐召回算法 MIND、百度飞桨生态下的大规模模型库 PaddleRec 以及开...

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DRYCC工作流是一个开源的超融合PAAS云,它基于kubernetes、servicebroker等技术,为运维人员、开发人员添加提供了一个方便快捷的工具,使应用程序的部署和管理变得容易。 DRYCC工作流包括通过git push从源代码构建和部署的功能、简单的应用程序配置、创建和回滚发布、管理域名和SSL证书、提供无缝边缘路由、聚合日志以及与团队共享应用程序。 安装方法 首先准备一台纯净的ubuntu/centos主机,我们假设它的外网IP为209.119.4.8,系统为ubuntu20.04,使用nip.io作为域名服务,我们需要导入如下环境变量: export CHANNEL=stable export PLATFORM_DOMAIN=209.119.4.8.nip.io export DRYCC_ADMIN_USERNAME=admin export DRYCC_ADMIN_PASSWORD=admin export MINIO_PERSISTENCE_SIZE=60Gi export METALLB_ADDRESS_POOLS=172.16.0.0/12 如果...

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