論文の概要: RePlay: a Recommendation Framework for Experimentation and Production Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07272v3
• Date: Fri, 4 Oct 2024 07:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 21:53:46.353879
• Title: RePlay: a Recommendation Framework for Experimentation and Production Use
• Title（参考訳）: RePlay: 実験と生産のための推奨フレームワーク
• Authors: Alexey Vasilev, Anna Volodkevich, Denis Kulandin, Tatiana Bysheva, Anton Klenitskiy,
• Abstract要約: RePlayは推奨システムを構築するためのエンドツーエンドパイプラインを含むフレームワークである。 Pandas、Polars、Sparkの各ステージで、パイプラインに適したスタックを使用することができる。 これにより、ライブラリは計算をスケールし、クラスタにデプロイできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using a single tool to build and compare recommender systems significantly reduces the time to market for new models. In addition, the comparison results when using such tools look more consistent. This is why many different tools and libraries for researchers in the field of recommendations have recently appeared. Unfortunately, most of these frameworks are aimed primarily at researchers and require modification for use in production due to the inability to work on large datasets or an inappropriate architecture. In this demo, we present our open-source toolkit RePlay - a framework containing an end-to-end pipeline for building recommender systems, which is ready for production use. RePlay also allows you to use a suitable stack for the pipeline on each stage: Pandas, Polars, or Spark. This allows the library to scale computations and deploy to a cluster. Thus, RePlay allows data scientists to easily move from research mode to production mode using the same interfaces.
• Abstract（参考訳）: 推奨システムの構築と比較に1つのツールを使用すると、新しいモデルの市場投入までの時間が大幅に削減される。 さらに、このようなツールを使用する場合の比較結果は、より一貫性があるように見える。 そのため、リコメンデーション分野の研究者のための様々なツールやライブラリが最近登場した。 残念なことに、これらのフレームワークのほとんどは主に研究者を対象としており、大規模なデータセットや不適切なアーキテクチャで作業できないため、本番環境での使用のために修正が必要である。 このデモでは、オープンソースのツールキットであるRePlayを紹介します。 RePlayはまた、各ステージでパイプラインに適したスタック(Pandas、Polars、Spark)を使用することもできる。 これにより、ライブラリは計算をスケールし、クラスタにデプロイできる。 したがって、RePlayはデータサイエンティストが同じインターフェイスを使って簡単に研究モードからプロダクションモードに移行することを可能にする。

関連論文リスト

• Deep Fast Machine Learning Utils: A Python Library for Streamlined Machine Learning Prototyping [0.0]
  Deep Fast Machine Learning Utils (DFMLU)ライブラリは、機械学習プロセスのアスペクトを自動化および拡張するために設計されたツールを提供する。 DFMLUはモデル開発とデータ処理をサポートする機能を提供します。 この原稿はDFMLUの機能の概要を示し、各ツールにPythonの例を提供している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T21:39:17Z)
• SPRINT: A Unified Toolkit for Evaluating and Demystifying Zero-shot Neural Sparse Retrieval [92.27387459751309]
  ニューラルスパース検索を評価するための統一PythonツールキットであるSPRINTを提供する。 我々は、よく認識されているベンチマークBEIRにおいて、強く再現可能なゼロショットスパース検索ベースラインを確立する。 SPLADEv2は、元のクエリとドキュメントの外で、ほとんどのトークンでスパース表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T22:48:02Z)
• torchgfn: A PyTorch GFlowNet library [56.071033896777784]
  torchgfnはPyTorchライブラリで、このニーズに対処することを目指している。 環境のためのシンプルなAPIと、サンプルと損失のための有用な抽象化を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T00:20:59Z)
• TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
  時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。 本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T10:11:21Z)
• Renate: A Library for Real-World Continual Learning [12.74859039654509]
  継続的学習は、非定常データストリーム上での機械学習モデルの漸進的なトレーニングを可能にする。 本稿では,PyTorchモデルのためのリアルタイム更新パイプラインを構築するために設計された連続学習ライブラリであるRenateについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T13:03:37Z)
• SequeL: A Continual Learning Library in PyTorch and JAX [50.33956216274694]
  SequeLは継続学習のためのライブラリで、PyTorchとJAXフレームワークの両方をサポートする。 それは、正規化ベースのアプローチ、リプレイベースのアプローチ、ハイブリッドアプローチを含む、幅広い連続学習アルゴリズムのための統一インターフェースを提供する。 私たちはSequeLをオープンソースライブラリとしてリリースし、研究者や開発者が自身の目的で簡単にライブラリを実験し拡張することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T10:00:22Z)
• Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python -- A Benchmarking Use Case [0.0]
  我々はPythaeについて紹介する。Pythaeは多種多様なオープンソースPythonライブラリで、生成オートエンコーダモデルの単純で再現性があり、信頼性の高い利用を提供する。 本稿では、下流タスクにおける主な改善点として、19の生成オートエンコーダモデルを紹介し、比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:11:41Z)
• Bringing Light Into the Dark: A Large-scale Evaluation of Knowledge Graph Embedding Models Under a Unified Framework [31.35912529064612]
  我々はPyKEENソフトウェアパッケージで21のインタラクションモデルを再実装し評価した。 4つのデータセットに対して、数千の実験と24,804のGPU時間で大規模なベンチマークを行いました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T22:30:52Z)
• From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks [99.19183528305598]
  ImageNet作成プロセスにおける特定の設計選択が、結果のデータセットの忠実性に与える影響について検討する。 私たちの分析では、ノイズの多いデータ収集パイプラインが、結果のベンチマークと、それがプロキシとして機能する実世界のタスクとの間に、体系的なミスアライメントをもたらす可能性があることを指摘しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T17:39:16Z)
• Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation [64.30030600415654]
  我々はレコメンデータシステムを逐次レコメンデーション問題として定式化する。 我々は,ComiRec と呼ばれる連続的なレコメンデーションのための新しい制御可能な多目的フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、オフラインのAlibaba分散クラウドプラットフォームにうまくデプロイされています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-19T10:18:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。