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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,模型大小也非常夸张。当然,随着开源训练工具 TensorFlow/Pytorch 的流行,使用 TensorFlow/Pytorch 作为 worker,结合自研 ps 的方案也十分流行。究其原因,以 TensorFlow 为例,虽然内置了分布式训练系统,但是对于大规模 id embedding 的支持却非常糟糕,无法作为完整的平台使用。而使用 TensorFlow+ 自研 ps 的方案也存在不少问题,比如自研 ps 一般对于特征输入都有特定的要求、二次开发成本比较高等。 一个典型的分布式 worker-ps 架构 2 业务介绍 metaapp- 推荐广告研发部,主要负责 metaapp 拳头产品...

通过4种经典应用,带你熟悉回溯算法

摘要:回溯的处理思想,有点类似枚举搜索。 本文分享自华为云社区《深入浅出回溯算法》,作者:嵌入式视觉。 一,如何理解回溯算法 深度优先搜索算法利用的就是回溯算法思想,但它除了用来指导像深度优先搜索这种经典的算法设计之外,还可以用在很多实际的软件开发场景中,比如正则表达式匹配、编译原理中的语法分析等。 除此之外,很多经典的数学问题都可以用回溯算法解决,比如数独、八皇后、0-1 背包、图的着色、旅行商问题、全排列等等。 回溯的处理思想,有点类似枚举搜索。暴力枚举所有的解,找到满足期望的解。为了有规律地枚举所有可能的解,避免遗漏和重复,我们把问题求解的过程分为多个阶段。每个阶段,我们都会面对一个岔路口,我们先随意选一条路走,当发现这条路走不通的时候(不符合期望的解),就回退到上一个岔路口,另选一种走法继续走。 回溯算法的模板代码总结如下: void backtracking(参数) { if (终止条件) { 存放结果; return; } for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) { 处理节点; backtracking(路径,选择列表); // ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。