阿里云：MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践

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摘要：

MetaApp：基于DeepRec的稀疏模型训练实践臧若舟行业背景•推广搜场景，早就使用了大规模稀疏模型，其特点是稀疏特征的数量能达到十亿级别，模型的大小也是tb级别。•随着TensorFlow的流行，各家都落地了基于TensorFlow二次定制结合自研分布式parameterserver的方案。•这种方案存在一些弊端，比如对特征输入格式要求高、算法工程师二次定制开发比较困难等。团队介绍我们是MetaApp的AI研发部，主要负责C端产品233乐园的首页信息流的推荐和广告系统，是比较传统的推广搜组。DeepRec支持了淘宝搜索、猜你喜欢、定向、直通车等核心业务，支撑着迁移特征、万亿样本超大规模的...

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