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介绍

我们准备了一系列的Demo帮助用户快速体验EasyRec的功能，降低使用EasyRec的门槛。

这些Demo包含了在公开数据集上针对不同模型做的多种实验，涵盖了推荐系统中的召回任务和排序任务，主要包括数据集下载、预处理、模型配置、训练及评估等过程。

安装EasyRec

我们提供了本地Anaconda安装和Docker镜像启动两种方式。

本地Anaconda安装

Demo实验中使用的环境为 python=3.6.8 + tenserflow=1.12.0

conda create -n py36_tf12 python=3.6.8
conda activate py36_tf12
pip install tensorflow==1.12.0
git clone https://github.com/alibaba/EasyRec.git
cd EasyRec
bash scripts/init.sh
python setup.py install

Docker镜像启动

方法一：拉取已上传的镜像（推荐）

git clone https://github.com/alibaba/EasyRec.git
cd EasyRec

-- Docker环境可选
(1) `python=3.6.9` + `tenserflow=1.15.5`
docker pull mybigpai-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py36-tf1.15-0.6.3
docker run -td --network host -v /local_path/EasyRec:/docker_path/EasyRec mybigpai-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py36-tf1.15-0.6.3

(2) `python=3.8.10` + `tenserflow=2.10.0`
docker pull mybigpai-registry-vpc.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py38-tf2.10-0.6.4
docker run -td --network host -v /local_path/EasyRec:/docker_path/EasyRec mybigpai-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py38-tf2.10-0.6.4

docker exec -it <CONTAINER_ID> bash

方法二：自行构建Docker镜像

git clone https://github.com/alibaba/EasyRec.git
cd EasyRec

-- Docker环境可选
(1) `python=3.6.9` + `tenserflow=1.15.5`
bash scripts/build_docker.sh
sudo docker run -td --network host -v /local_path:/docker_path mybigpai-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py36-tf1.15-<easyrec_version>

(2) `python=3.8.10` + `tenserflow=2.10.0`
bash scripts/build_docker_tf210.sh
sudo docker run -td --network host -v /local_path:/docker_path mybigpai-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easyrec/easyrec:py38-tf2.10-<easyrec_version>

sudo docker exec -it <CONTAINER_ID> bash

注：<easyrec_version>需匹配当前EasyRec版本。

准备数据集

在data/xxx/download_and_process.sh文件中提供了数据集的下载、解压、数据预处理等步骤，执行完成后会在目录下得到xxx_train_data和xxx_test_data两个文件。

下面分别是三种常用数据集的下载和预处理：

示例Config

EasyRec的模型训练和评估都是基于config配置文件的，配置文件采用prototxt格式。在大多数任务中，我们只需要创建config文件就能满足相应的应用。

我们提供了用于demo实验的完整示例config文件，详细见: configs。

排序任务

召回任务

训练及评估

通过指定对应的pipeline_config_path文件即可启动命令训练模型并评估。更多模型可参考models。

排序任务 + MovieLens-1M 数据集

在此数据集中, 提供了4个模型上的demo示例（Wide&Deep / DeepFM / DCN / AutoInt）。

  • Wide & Deep

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/wide_and_deep_on_movielens.config

  • DeepFM

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/deepfm_on_movielens.config

  • DCN

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/dcn_on_movielens.config

  • AutoInt

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/autoint_on_movielens.config

排序任务 + Criteo Research Kaggle 数据集

在此数据集中, 提供了2个模型上的demo示例（FM / DeepFM）。

  • FM

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/fm_on_criteo.config

  • DeepFM

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/deepfm_on_criteo.config

召回任务 + Amazon Books 数据集

在此数据集中, 提供了2个模型及其负采样版的demo示例 DSSM / MIND / DSSM-Negative-Sample / MIND-Negative-Sample 。

  • DSSM

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/dssm_on_books.config

  • MIND

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/mind_on_books.config

  • DSSM with Negative Sample

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/dssm_on_books_negative_sample.config

  • MIND with Negative Sample

    python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path examples/configs/mind_on_books_negative_sample.config

GPU单机单卡:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m easy_rec.python.train_eval --pipeline_config_path *.config
  • --pipeline_config_path: 训练用的配置文件
  • --continue_train: 是否继续训

GPU PS训练

  • ps跑在CPU上
  • master跑在GPU:0上
  • worker跑在GPU:1上
  • Note: 本地只支持ps, master, worker模式，不支持ps, chief, worker, evaluator模式
wget https://easyrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/scripts/train_2gpu.sh
sh train_2gpu.sh *.config

评估及导出

通过修改pipeline_config_path文件即可评估及导出对应的模型。

  • 模型评估

    python -m easy_rec.python.eval --pipeline_config_path examples/configs/deepfm_on_criteo.config

  • 模型导出

    python -m easy_rec.python.export --pipeline_config_path examples/configs/deepfm_on_criteo.config --export_dir examples/ckpt/export/deepfm_on_criteo

评估结果

在公开数据集上的demo实验以及评估结果如下，仅供参考。

排序模型

  • MovieLens-1M

    Model Epoch AUC
    MLP 1 0.8616
    Wide&Deep 1 0.8558
    Wide&Deep(Backbone) 1 0.8854
    MultiTower(Backbone) 1 0.8814
    DeepFM 1 0.8867
    DeepFM(Backbone) 1 0.8872
    DCN 1 0.8576
    DCN_v2 1 0.8770
    AutoInt 1 0.8513
    MaskNet 1 0.8872
    FibiNet 1 0.8893

    备注：MovieLens-1M 数据集较小，评估指标方差较大，以上结果仅供参考。

  • Criteo-Research

    Model Epoch AUC
    FM 1 0.7577
    DeepFM 1 0.7970
    DeepFM (backbone) 1 0.7970
    DeepFM (periodic) 1 0.7979
    DeepFM (autodis) 1 0.7982
    DLRM 1 0.79785
    DLRM (backbone) 1 0.7983
    DLRM (senet) 1 0.7995
    DLRM (standard) 1 0.7949
    DLRM (autodis) 1 0.7989
    DLRM (periodic) 1 0.7998

召回模型

  • Amazon Books Data

    Model Epoch AUC
    DSSM 2 0.8173
    MIND 2 0.7511

注：评估召回模型及负采样版的效果建议参考HitRate指标，具体评估方法见HitRate评估。