論文の概要: RecIS: Sparse to Dense, A Unified Training Framework for Recommendation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20883v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 08:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.786264
• Title: RecIS: Sparse to Dense, A Unified Training Framework for Recommendation Models
• Title（参考訳）: RecIS: 勧告モデルのための統一トレーニングフレームワークDenseへのスパース
• Authors: Hua Zong, Qingtao Zeng, Zhengxiong Zhou, Zhihua Han, Zhensong Yan, Mingjie Liu, Hechen Sun, Jiawei Liu, Yiwen Hu, Qi Wang, YiHan Xian, Wenjie Guo, Houyuan Xiang, Zhiyuan Zeng, Xiangrong Sheng, Bencheng Yan, Nan Hu, Yuheng Huang, Jinqing Lian, Ziru Xu, Yan Zhang, Ju Huang, Siran Yang, Huimin Yi, Jiamang Wang, Pengjie Wang, Han Zhu, Jian Wu, Dan Ou, Jian Xu, Haihong Tang, Yuning Jiang, Bo Zheng, Lin Qu,
• Abstract要約: RecISは、PyTorchエコシステムに基づいたスパースセンストレーニングフレームワークである。 現在、RecISはAlibabaで多数の大規模強化レコメンデーショントレーニングタスクに使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.995175562169994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose RecIS, a unified Sparse-Dense training framework designed to achieve two primary goals: 1. Unified Framework To create a Unified sparse-dense training framework based on the PyTorch ecosystem that meets the training needs of industrial-grade recommendation models that integrated with large models. 2.System Optimization To optimize the sparse component, offering superior efficiency over the TensorFlow-based recommendation models. The dense component, meanwhile, leverages existing optimization technologies within the PyTorch ecosystem. Currently, RecIS is being used in Alibaba for numerous large-model enhanced recommendation training tasks, and some traditional sparse models have also begun training in it.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Sparse-Dense 統合トレーニングフレームワーク RecIS を提案する。 統一フレームワーク PyTorchエコシステムをベースとして、大きなモデルに統合された産業レベルのレコメンデーションモデルのトレーニングニーズを満たす、統一スパースセンストレーニングフレームワークを作成する。 2. システム最適化 スパースコンポーネントを最適化し、TensorFlowベースのレコメンデーションモデルよりも優れた効率を提供する。 一方、この高密度なコンポーネントは、PyTorchエコシステム内の既存の最適化技術を活用している。 現在、RecISはAlibabaで多数の大規模強化レコメンデーショントレーニングタスクに使用されており、いくつかの伝統的なスパースモデルもトレーニングを開始している。

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