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PGLBox全面解决图训练速度、成本、稳定性、复杂算法四大问题!

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的方法,通过在图中的节点和边上制定聚合的策略,GNN能够学习到图结构数据中节点以及边内在规律和更加深层次的语义特征。图神经网络不仅成为学术界研究热点,而且已经在工业界广泛应用落地。特别在搜索、推荐、地图等领域,采用大规模分布式图引擎对异构图结构进行建模,已经成为技术发展的新趋势。 目前,分布式图学习框架通常在CPU集群上部署分布式图服务以及参数服务器,来支持大规模图结构的存储以及特征的更新。然而,基于CPU算力的图学习框架在建设成本、训练速度、稳定性以及复杂算法支持等方面都存在不足。 因此,百度飞桨推出了能够同时支持复杂图学习算法+超大图+超大离散模型的GPU大规模图学习训练框架PGLBox。该框架结合了百度移动生态模型团队在大规模业务技术的深耕,凝聚飞桨图学习PGL丰富的算法能力与应用经验,并依托飞桨深度学习平台通用的训练框架能力与灵活组网能力,不仅继承了飞桨前期开源的Graph4Rec[1]超大规模、灵活易用和适用性广的优点[2],更是在训练性能、图算法能...

从 ClickHouse 到 Apache Doris,腾讯音乐内容库数据平台架构演进实践

导读:腾讯音乐内容库数据平台旨在为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分析服务,高效为业务赋能。目前,内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到了 4.0 ,经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层的初步引入到深度应用,有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等问题,收益显著。本文将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思考,希望所有读者从文章中有所启发。 作者:腾讯音乐内容库数据平台 张俊、代凯 腾讯音乐娱乐集团(简称“腾讯音乐娱乐”)是中国在线音乐娱乐服务开拓者,提供在线音乐和以音乐为核心的社交娱乐两大服务。腾讯音乐娱乐在中国有着广泛的用户基础,拥有目前国内市场知名的四大移动音乐产品:QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐和全民K歌,总月活用户数超过8亿。 业务需求 腾讯音乐娱乐拥有海量的内容曲库,包括录制音乐、现场音乐、音频和视频等多种形式。通过技术和数据的赋能,腾讯音乐娱乐持续创新产品,为用户带来更好的产品体验,提高用户参与度,也为音乐人和合作伙伴在音乐的制作、发行和销售方面...

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