EasyRec 推荐算法训练推理优化

主要观点总结

本文是对EasyRec推荐算法训练和推理优化的分享，包括训练架构、训练优化、推理优化、实时学习Online Learning等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: EasyRec训练推理架构

介绍了EasyRec的训练推理架构，包括数据层、Embedding层、Dense层和输出层，以及在多种平台上的运行和优势。

关键观点2: 训练优化

描述了EasyRec在训练方面的优化，包括SequenceFeature的去重、EmbeddingParallel优化、CPU和GPU上的训练优化等。

关键观点3: 推理优化

介绍了EasyRec在推理方面的优化，包括Embedding部分的优化、Feature层的优化、GPU优化等，以及实际采集的timeline和优化效果。

关键观点4: 实时学习Online Learning

描述了在线学习在推荐系统中的应用，包括实时训练系统的构建、样本聚合和label生成流程、特征埋点等。