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本项目使用PaddRec推荐系统中的多个模型进行对比，并基于Criteo数据集完成对点击率模型的训练和预测。也是对点击率模型的学习。

Primary LanguageJupyter NotebookApache License 2.0Apache-2.0

Learn-DeepFM

本项目使用推荐系统中的多个模型进行对比，并基于Criteo数据集完成对点击率模型的训练和预测。也是对点击率模型的学习。

内容

1 项目说明

据统计，2019年全国广告市场总体规模达8674.28亿元，较上年增长了8.54%（见图1），占国民生产总值（GDP）的0.88%。如今广告成为各短视频平台最重要的收入来源。

图1.2009—2019**广告经营额

针对短视频、搜索、资讯等场景，应用飞桨PaddleRec的推荐算法技术，对召回数据进行排序最终展现给用户，最大限度吸引用户、留存用户、增加用户粘性、提高用户转化率。


推荐系统大致流程

①产品接入推荐业务后

②经过brpc进行请求

③发送给服务器计算，得到点击概率值，筛选概率较低的值

④结合召回系统进行内容融合，加入收益相关内容

参考下图

架构介绍:

①用户使用产品

②产品接入推荐业务

③召回:
 根据行为数据生成特征值, 生成用户模型;
 根据下发日志获取仓库数据资源, 生成内容模型
 对用户模型+内容模型进行显式和隐式召回

④排序:
 对下发历史记录合并去重
 进行粗排-->精排

⑤对排序和召回后的数据进行预测

⑥将预测结果加入广告等进行融合，最后返回给用户

参考下图

个性化推荐:

①从内容库选取大量数据

②召回系统根据用户画像和用户行为进行初步筛选

③通过粗排、精排选择预估更符合用户兴趣的  

④增加广告等内容，重新排序，最后呈现给用户

参考下图

方案难点

  • 推理速度要求高： 在搜索中进行快速响应，增强用户使用体验，对模型推理速度有较高要求。
  • 推理准确度要求： 在实际应用中推荐内容是否准确，对模型的精确度有一定的要求。
  • 推理召回率： 根据用户的行为进行分析生成候选，再进行排序，最后呈现给用户。
  • 在离线一致性： 如下图

模型介绍

其实DeepFM就是把Wide&Deep模型的wide部分改为了FM。

  • 黑色线---带权重的连接，代表了FM的一阶特征部分

  • 红色线---不带权重的连接，代表了二阶特征组合部分

  • 蓝色线---稀疏特征向稠密特征转换的embedding向量，并且这个embedding会随着训练而学习更新

由上面网络结构图可以看到，DeepFM模型主要包括如下模块：

  • 输入层（Sparse Features）：输入数据包括类别特征和连续特征；

  • Embedding层（Dense Embeddings）：该层的作用是对类别特征进行Embedding向量化，将离散特征映射为稠密特征。该层的结果同时提供给FM Layer和Hidden Layer，即FM Layer和Hidden Layer共享相同的Embedding层。

  • FM Layer：该模型主要提取一阶特征和两两交叉特征；

  • Hidden Layer：该模块主要是应用DNN模型结构，提取深层次的特征信息；

  • 输出层（Output Units）：对FM Layer和Hidden Layer的结果进行Sigmoid操作，得出最终的结果。表达式：

其中$𝑦_{𝐹𝑀}$是FM模型的输出，而$𝑦_{𝐷𝑁𝑁}$是DNN的输出。

这里就不详细介绍每层的作用了，具体的参考论文: DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

2安装说明

环境要求

  • PaddlePaddle >=2.0

  • Python >= 3.7

  • 操作系统: Windows/Mac/Linux

    Windows下PaddleRec目前仅支持单机训练，分布式训练建议使用Linux环境

安装Paddle

  • gpu环境pip安装 
    python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0
  • cpu环境pip安装 
    python -m pip install paddlepaddle # gcc8

更多版本下载可参考paddle官网下载安装

下载PaddleRec

注意：官方维护github版本地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/
cd PaddleRec

大致的文件分布

aistudio@jupyter-885527-3178715:~$ tree -L 3
.
├── AutoLog # AutoLog模块安装文件夹
│   ├── auto_log
│   └── .....
├── data # 排序数据集
│   ├── data123868 # 挂载数据集压缩包目录
│   │   ├── slot_test_data_full.tar.gz # 测试数据集压缩包
│   │   └── slot_train_data_full.tar.gz # 训练数据集压缩包
│   ├── slot_test_data_full # 测试数据集
│   │   ├── part-220 # 测试数据集
│   │   ├── part-221 # 测试数据集
│   │   └── ......
│   └── slot_train_data_full # 训练数据集
│       ├── part-0 # 训练数据集
│       ├── part-1 # 训练数据集
│       ├── part-10 # 训练数据集
│       └── ......
├── Docker # Flask服务源码
│   ├── common 
│   │   ├── config # 读取配置文件方法
│   │   ├── controller
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── lib
│   │   └── model
│   ├── config.ini # 配置文件
│   ├── config.ini.bak # 配置文件备份
│   ├── deepfm # 特征文件
│   │   └── data
│   ├── main.py
│   ├── README.md
│   ├── requirements.txt # 需要安装的环境
│   └── start.sh # 启动服务
├── Docker.zip # Flask服务源码压缩包
├── output_model_all_deepfm # 训练后模型文件
│   └── 0 # 第一次训练后文件
│       ├── rec.pdopt # 训练优化器的参数
│       ├── rec.pdparams # 训练网络的参数dict，key为变量名，value为Tensor array数值
│       ├── tostatic.pdiparams # 二进制Tensor存储格式
│       ├── tostatic.pdiparams.info # 推理用参数的*.pdiparams文件和保存兼容变量信息
│       └── tostatic.pdmodel # 模型结构
├── output_model_all_deepfm_epochs_4 # 训练四次后模型文件
│   ├── 0
│   │   ├── rec.pdopt
│   │   ├── rec.pdparams
│   │   ├── tostatic.pdiparams
│   │   ├── tostatic.pdiparams.info
│   │   └── tostatic.pdmodel
│   ├── 1
│   │   ├── rec.pdopt
│   │   └── rec.pdparams
│   ├── 2
│   │   ├── rec.pdopt
│   │   └── rec.pdparams
│   └── 3
│       ├── rec.pdopt
│       └── rec.pdparams
├── PaddleRec # PaddleRec源码
│   └── ......
└── PaddleRec.zip # PaddleRec源码压缩包

3 数据准备

本案例使用数据集使用官方demo提供的数据集./PaddleRec/models/rank/deepfefm/data/sample_data/train/sample_train.txt，格式如下：

click:0 dense_feature:0.0 dense_feature:0.00497512437811 ... dense_feature:0.08 1:737395 2:210498 ... 26:306163

其中click表示是否被点击，点击用1表示，未点击用0表示。dense_feature代表连续特征值，共13个。1代表离散特征，共26个。相邻特征使用\t分隔，缺失用空格表示。

引用官方readme，示例文件为PaddleRec/datasets/criteo/slot_train_data_full/part-0：

<label> <integer feature 1> ... <integer feature 13> <categorical feature 1> ... <categorical feature 26>

其中<label>表示广告是否被点击，点击用1表示，未点击用0表示。<integer feature>代表数值特征（连续特征），共有13个连续特征。<categorical feature>代表分类特征（离散特征），共有26个离散特征。相邻两个特征用\t分隔，缺失特征用空格表示。测试集中<label>特征已被移除。

# criteo全量数据集下载(4.2G)
cd PaddleRec/datasets/criteo
sh run.sh
cd ~/

4 模型选择

  • DeepFM借鉴了Google的wide & deep的做法，其本质是

    1.将Wide & Deep 部分的wide部分由 人工特征工程+LR 转换为FM模型，避开了人工特征工程；

    2.FM模型与deep part共享feature embedding。

  • FM Component + Deep Component。FM提取低阶组合特征，Deep提取高阶组合特征。但是和Wide&Deep不同的是，DeepFM是端到端的训练，不需要人工特征工程。

  • 共享feature embedding。FM和Deep共享输入和feature embedding不但使得训练更快，而且使得训练更加准确。相比之下，Wide&Deep中，input vector非常大，里面包含了大量的人工设计的pairwise组合特征，增加了他的计算复杂度。

以下数据的详细配置在doc/Model selection

数据集 模型 训练auc 预测auc
Criteo DNN 0.79 0.79
Criteo FM 0.78 0.80
Criteo GateDnn 0.80 0.79
Criteo DeepFM 0.78 0.77
criteo Wide&Deep 0.80 0.79
criteo dcn 0.77 0.75
criteo deepfefm 0.77 0.80
criteo DLRM 0.79 0.80
criteo ffm 0.74 0.79
criteo xDeepFM 0.78 0.79

5 模型训练

本项目采用DeepFM作为点击率的模型，模型训练需要经过如下环节：

自定义数据集及Reader、自定义模型、yaml文件配置

具体代码请参考PaddleRec/models/rank/deepfm/config.yaml，可修改参数：

runner变量

名称 类型 取值 是否必须 作用描述
train_data_dir string 任意 是 指定训练数据目录
train_reader_path string 任意 是 指定训练时用的Reader()所在python文件地址
train_batch_size int >= 1 是 指定train阶段的批训练样本数量
model_save_path string 任意 是 指定train阶段完成后Save参数的地址
test_data_dir string 任意 是 指定测试数据目录
infer_reader_path string 任意 是 指定测试时用的Reader()所在python文件地址
infer_batch_size int >= 1 是 指定infer阶段的批训练样本数量
infer_load_path string 任意 是 指定infer阶段开始时初始化模型地址
infer_start_epoch int >= 0 是 初始化模型时从第几个epoch保留的参数开始加载（从0开始计数，包括本次）
infer_end_epoch int >= 0 是 初始化模型时到第几个epoch保留的参数停止加载（从0开始技术，不包括本次）
use_gpu bool True/False 是 指定是否使用gpu，若为False则默认使用cpu
epochs int >= 1 是 指定train阶段需要训练几个epoch
print_interval int >= 1 是 训练指标打印batch间隔
use_auc bool True/False 否 在每个epoch开始时重置auc指标的值
use_visual bool True/False 否 开启模型训练的可视化功能，开启时需要安装visualDL
use_inference bool True/False 否 是否使用save_inference_model接口保存
save_inference_feed_varnames list[string] 组网中指定Variable的name 否 预测模型的入口变量name
save_inference_fetch_varnames list[string] 组网中指定Variable的name 否 预测模型的出口变量name
use_fleet bool True/False 否 指定是否使用分布式运行单机多卡或多机多卡
reader_type string QueueDataset/DataLoader/CustomizeDataLoader 否 指定使用的reader类型
model_init_path string 任意 否 指定是否使用热启动，在训练初期加载初始化模型

hyper_parameters变量

名称 类型 取值 是否必须 作用描述
optimizer.class string SGD/Adam/Adagrad 是 指定优化器类型
optimizer.learning_rate float > 0 否 指定学习率
reg float > 0 否 L2正则化参数，只在SGD下生效
others / / / 由各个模型组网独立指定

【名词解释】

  • 动态图：在这种模式下，每次执行一个运算，可以立即得到结果（而不是事先定义好网络结构，然后再执行），PaddlePaddle2.0开始默认使用动态图模式paddle动态图模型预测。
  • 静态图：静态图需要先构建再运行，优势是在运行前可以对图结构进行优化，比如常数折叠、算子融合等，可以获得更快的前向运算速度。Paddle静态图预测部署

修改config

添加use_visual: True，用于模型可视化

官方demo示例：

runner:
  train_data_dir: "data/sample_data/train"
  train_reader_path: "criteo_reader" # importlib format
  use_gpu: True
  use_auc: True
  use_visual: True
  train_batch_size: 2
  epochs: 3
  print_interval: 2
...

全量数据，config_bigdata.yaml示例：

runner:
  train_data_dir: "../../../datasets/criteo/slot_train_data_full"
  train_reader_path: "criteo_reader" # importlib format
  use_gpu: True
  use_auc: True
  use_visual: True
  train_batch_size: 512
  epochs: 1
  print_interval: 10
...
  • 本文以动态图作为教程静态图等待补充
# 先跑个官方demo
# 动态图训练
python -u ~/PaddleRec/tools/trainer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config.yaml 
# 静态图训练
python -u ~/PaddleRec/tools/static_trainer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config.yaml
# 再跑个criteo全量数据集 (此数据集可能要跑2小时!!!)
# 动态图训练
python -u ~/PaddleRec/tools/trainer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml

output_model_all_deepfm_epochs_4/为训练四次的结果

6 模型预测

大致流程:

  • 官方demo小量数据集
# 动态图预测
python -u ~/PaddleRec/tools/infer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config.yaml
# 静态图预测
python -u ~/PaddleRec/tools/static_infer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config.yaml
  • criteo全量数据集
# 动态图预测
python -u ~/PaddleRec/tools/infer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml
# 静态图预测
python -u ~/PaddleRec/tools/static_infer.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml

7 模型评估

AUC

AUC面积（Area Under Curve），又称ROC曲线下的面积，它描述的是分类器C随机抽取的一个正例的预测概率大于一个负例的预测概率的概率。简单地说，就是做随机抽样时，P(P) ≥ P(N)中 ≥ 成立的概率。

8 模型可视化

根据日志目录的不同修改[!请修改]进行代码的修改code/Visualize.py文件

python code/Visualize.py

9 模型推理

本项目采用DeepFM作为点击率的模型，模型推理需要经过如下环节：



【可能会用上的文档】

[1] Linux端基础训练预测功能测试

# 保存模型
python -u ~/PaddleRec/tools/to_static.py -m ~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata_init.yaml
# 需要安装的库：
pip install pynvml psutil GPUtil

# 由于GitHub及其难下载，所以在aistudio内置此模块
# git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog.git
%cd ~/AutoLog
pip install -r requirements.txt
python setup.py bdist_wheel
pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
cd ../
  • 推理(criteo数据集)
python -u ~/PaddleRec/tools/paddle_infer.py --model_file=/home/aistudio/output_model_all_deepfm/0/tostatic.pdmodel --params_file=/home/aistudio/output_model_all_deepfm/0/tostatic.pdiparams --use_gpu=True --data_dir=./PaddleRec/models/rank/deepfm/data/sample_data/train --reader_file=./PaddleRec/models/rank/deepfm/criteo_reader.py --batchsize=5

不同模式速度测试

测试环境：

OS_version: Ubuntu 16.04

CUDA_version: 10.1.243

CUDNN_version: 7.3.1

drivier_version: 418.67

CPU: Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C CPU @ 2.60GHz 4核

GPU: NVIDIA Tesla V100 SXM2 32GB

是否启用GPU 是否开启tensorRT加速 是否开启mkldnn加速 线程数 批大小 是否开启内存优化器 开启IR优化 时长
False False False 1 5 True True 14分钟50秒482毫秒
True False False 1 5 True True 16分钟5秒771毫秒
False False False 128 5 True True 1小时12分钟15秒739毫秒
False False True 1 5 True True 18分钟2秒37毫秒
False False False 1 2048 True True 4分钟32秒14毫秒
True False False 1 2048 True True 4分钟14秒394毫秒

组合太多了，不一一跑了，欢迎补充。

详细的日志存储在doc/ReasoningTest/results.md文件中

10 模型优化

在本项目示例中，仅使用默认配置进行了一轮的训练，模型还称不上训练到最优，已经有了基本的效果，如何继续优化呢？


调整超参

在PaddleRec中，我们已经将超参数都写在config.yaml中，所以只需要对config.yaml一个文件进行修改，就能够清晰的对比模型效果，并快速进行模型效果验证，极大的提升模型的迭代效率。

增加训练轮数

在训练模型的时候，效果较差可能是因为欠拟合引起的。我们可以增加训练的轮数，让模型获得更充分的训练，以此来提高模型的效果。

随着epoch 数量的增加， 权重更新迭代的次数增多， 曲线从最开始的不拟合状态， 进入优化拟合状态， 最终进入过拟合。

以本教程中~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml为例：

迭代次数 训练loss 训练auc 预测auc
1 0.44797 0.78 0.77214
4 0.47313 0.81 0.80526
10 0.46200 0.81 0.76423

修改批大小

在训练模型的时候，我们可以通过修改批大小，让模型获得更充分的训练，以此来提高模型的效果。 直观的理解： Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU显存或者内存的使用情况，假如你GPU显存或者内存不大，该数值最好设置小一点。

以本教程中~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml为例：

批大小 训练loss 训练auc 预测auc
256 0.48464 0.77 0.75091
512 0.44797 0.78 0.77214
1024 0.48464 0.77 0.77433

更换优化器

在训练模型的时候，我们可以更换优化器，尝试不同的学习率以求获得提升。在PaddleRec中，我们提供SGD/Adam/AdaGrad优化器供您尝试。也可以通过learning_rate选项修改学习率。

  • Adagrad它利用迭代次数和累积梯度，对学习率进行自动衰减，2011年提出。从而使得刚开始迭代时，学习率较大，可以快速收敛。而后来则逐渐减小，精调参数，使得模型可以稳定找到最优点。

  • SGD全称Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，1847年提出。每次选择一个mini-batch，而不是全部样本，使用梯度下降来更新模型参数。它解决了随机小批量样本的问题，但仍然有自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。

  • Adam是SGDM和RMSProp的结合，它基本解决了之前提到的梯度下降的一系列问题，比如随机小样本、自适应学习率、容易卡在梯度较小点等问题。

仍然以本教程中~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml为例：

优化器 训练loss 训练auc 预测auc
Adam 0.44797 0.78 0.77214
SGD 0.47405 0.77 0.76693
AdaGrad 0.47380 0.77 0.76598

修改学习率

也可以通过learning_rate选项修改学习率。

  • 学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。

仍然以本教程中~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml为例：

学习率 训练loss 训练auc 预测auc
0.001 0.44797 0.78 0.77214
0.01 2.96769 0.51 0.49999
0.0001 0.46342 0.77 0.78671

调整全连接层

在训练模型的时候，我们可以很方便的指定模型的全连接层共有几层，以及每一层的维度。

  • 全连接层，是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。

仍然以本教程中~/PaddleRec/models/rank/deepfm/config_bigdata.yaml为例：

全连接层 训练loss 训练auc 预测auc
[400, 400, 400] 0.44797 0.78 0.77214
[512, 256, 128] 0.47318 0.77 0.76565
[1024, 1024, 1024] 0.47412 0.77 0.76702

11 模型部署

大致流程:

使用paddle serving进行c++部署(在aistudio不能执行):

推荐使用docker搭建paddle serving

pip install paddle-serving-client -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddle-serving-server -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddle_serving_app -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 使用gpu需要安装
pip install paddle-serving-server-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 导出serving需要使用的文件
import paddle_serving_client.io as serving_io
serving_io.inference_model_to_serving(
    dirname="output_model_all_deepfm/0/", 
    serving_server="serving_server", 
    serving_client="serving_client",  
    model_filename="tostatic.pdmodel", 
    params_filename="tostatic.pdiparams")

启动服务

cd PaddleRec/models/rank/deepfm/
 python3 -m paddle_serving_server.serve --model serving_server --port 9393

测试部署服务：

python3 -u ../../../tools/rec_client.py --client_config=serving_client/serving_client_conf.prototxt --connect=0.0.0.0:9393 --use_gpu=false --data_dir=~/PaddleRec/datasets/criteo/slot_test_data_full --reader_file=criteo_reader.py --batchsize=5 --client_mode=rpc

返回值示例:

I1229 04:14:09.951630 93427 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=19.238ms,server_cost=16.482ms.
{'sigmoid_0.tmp_0': array([[0.4066131 ],
       [0.98054665],
       [0.26659673],
       [0.9993316 ],
       [0.01065591]], dtype=float32)}
I1229 04:14:09.969341 93427 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=14.159ms,server_cost=11.989ms.
{'sigmoid_0.tmp_0': array([[0.13911244],
       [0.4447395 ],
       [0.05189119],
       [0.09342456],
       [0.00317834]], dtype=float32)}
I1229 04:14:09.996845 93427 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=23.606ms,server_cost=20.878ms.
{'sigmoid_0.tmp_0': array([[0.08483634],
       [0.6469881 ],
       [0.01495558],
       [0.6999975 ],
       [0.19809735]], dtype=float32)}

.....

I1229 04:14:10.145457 93427 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=20.756ms,server_cost=15.508ms.
{'sigmoid_0.tmp_0': array([[1.0309319e-01],
       [3.3357497e-02],
       [7.7633208e-01],
       [9.9997580e-01],
       [1.3711449e-05]], dtype=float32)}
I1229 04:14:10.165000 93427 general_model.cpp:490] [client]logid=0,client_cost=12.866ms,server_cost=10.198ms.
{'sigmoid_0.tmp_0': array([[0.00725924],
       [0.60281265],
       [0.09260521],
       [0.03498047],
       [0.14035006]], dtype=float32)}

此数据仅供参考，如果有出入那你一定是对的

测试环境：

OS_version: Ubuntu 16.04

CUDA_version: 10.1.243

CUDNN_version: 7.3.1

drivier_version: 418.67

CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU @ 2.80GHz 6核心

GPU: NVIDIA 1050 4GB

是否启用GPU 是否开启tensorRT加速 是否开启mkldnn加速 线程数 批大小 是否开启内存优化器 开启IR优化 速度
False False False 4 32 True True 2710/s
False False True 4 32 True True 3038/s
True False False 4 32 True True 2507/s
True True False 4 32 True True 2853/s


使用python Flask部署:

  • post参数:

  • post Header参数:

  • post 文件参数(键记得改为文件类型):

启动服务

在终端执行:

cd Docker/
sh start.sh
# 执行post
import requests
 
url = 'http://127.0.0.1:8867/upload'
files = {'file': open('./PaddleRec/models/rank/deepfm/data/sample_data/train/sample_train.txt', 'rb')}           
params = {"debug":"false", "user_id":"11", "full":"false","re_model":"json","save":"false"}
  
response = requests.post(url, params=params, files=files)
json = response.text
print(json)

返回值示例：

{"code": 200, "dtype": "float32", "data": [[0.09755970537662506], [0.0018753863405436277], [0.5798191428184509], [0.03435799479484558], [0.2643408477306366], [0.2625846862792969], [0.007232798263430595], [0.1814028024673462], [0.008859287947416306], [0.42785409092903137], [0.02257639355957508], [0.8310312628746033], [0.6661034226417542], [0.18567033112049103], [0.07354680448770523], [0.06244637072086334]], "user_id": "11"}

此数据仅供参考，如果有出入那你一定是对的

测试环境：

OS_version: Ubuntu 16.04

CUDA_version: 10.1.243

CUDNN_version: 7.3.1

drivier_version: 418.67

CPU: Intel(R) Core(TM) i5-8400 CPU @ 2.80GHz 6核心

GPU: NVIDIA 1050 4GB

是否启用GPU 是否开启tensorRT加速 是否开启mkldnn加速 线程数 批大小 是否开启内存优化器 开启IR优化 速度
False False False 4 32 True True 2004/s
False False True 4 32 True True 2437/s
True False False 4 32 True True 1943/s
True True False 4 32 True True 2354/s

12 文件清理

# 清理数据集
cd ~/
rm -rf ~/PaddleRec/datasets/criteo/slot_train_data_full.tar.gz
rm -rf ~/PaddleRec/datasets/criteo/slot_test_data_full.tar.gz
rm -rf ~/PaddleRec/datasets/criteo/slot_train_data_full
rm -rf ~/PaddleRec/datasets/criteo/slot_test_data_full

13 TODO

  • 改进后的模型部署，日志会重复输出(暂时用强制退出解决)

  • 在aistuido平台使用模型部署时使用--enable_tensorRT进行加速时提示请使用带有TensorR编译的Paddle推断库使用Paddle-TensorRT库预测

  • 模型服务部署优化速度

  • docker服务编写

参考资料

排名不分先后:

开源数据