什么是PaddleRec
- 源于飞桨生态的搜索推荐模型**一站式开箱即用工具**
- 适合初学者，开发者，研究者从调研，训练到预测部署的全流程解决方案
- 包含语义理解、召回、粗排、精排、多任务学习、融合等多个任务的推荐搜索算法库
- 配置**yaml**自定义选项，即可快速上手使用单机训练、大规模分布式训练、离线预测、在线部署
PadlleRec概览
推荐系统-流程概览
便捷安装
### 环境要求
* Python 2.7/ 3.5 / 3.6 / 3.7
* PaddlePaddle >= 1.7.2
* 操作系统: Windows/Mac/Linux
### 安装命令
- 安装方法一：
```bash
python -m pip install paddle-rec
```
- 安装方法二
源码编译安装
1. 安装飞桨 **注：需要用户安装版本 >1.7.2 的飞桨**
```shell
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
```
2. 源码安装PaddleRec
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/
cd PaddleRec
python setup.py install
```
快速启动
### 启动内置模型的默认配置
目前框架内置了多个模型，简单的命令即可使用内置模型开始单机训练和本地1*1模拟训练，我们以`dnn`为例介绍PaddleRec的简单使用。
#### 单机训练
```bash
# 使用CPU进行单机训练
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn
```
### 启动内置模型的自定配置
若您复用内置模型，对**yaml**配置文件进行了修改，如更改超参，重新配置数据后，可以直接使用paddlerec运行该yaml文件。
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下
```bash
cd paddlerec
```
修改了dnn模型`models/rank/dnn/config.yaml`的配置后，运行`dnn`模型：
```bash
# 使用自定配置进行训练
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml
```
### 分布式训练
分布式训练需要配置`config.yaml`，加入或修改`engine`选项为`cluster`或`local_cluster`，以进行分布式训练，或本地模拟分布式训练。
#### 本地模拟分布式训练
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下，修改dnn模型的`config.yaml`文件:
```yaml
train:
#engine: single
engine: local_cluster
```
然后启动paddlerec训练：
```bash
# 进行本地模拟分布式训练
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml
```
#### 集群分布式训练
我们以dnn模型为例，在paddlerec代码目录下，首先修改dnn模型`config.yaml`文件:
```yaml
train:
#engine: single
engine: cluster
```
再添加分布式启动配置文件`backend.yaml`，具体配置规则在[分布式训练](doc/distributed_train.md)教程中介绍。最后启动paddlerec训练：
```bash
# 配置好 mpi/k8s/paddlecloud集群环境后
python -m paddlerec.run -m ./models/rank/dnn/config.yaml -b backend.yaml
```
支持模型列表
| 方向 | 模型 | 单机CPU训练 | 单机GPU训练 | 分布式CPU训练 |
| :------: | :-----------------------------------------------------------------------: | :---------: | :---------: | :-----------: |
| 内容理解 | [Text-Classifcation](models/contentunderstanding/classification/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 内容理解 | [TagSpace](models/contentunderstanding/tagspace/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [TDM](models/treebased/tdm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [Word2Vec](models/recall/word2vec/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 召回 | [SSR](models/recall/ssr/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 召回 | [Gru4Rec](models/recall/gru4rec/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 排序 | [Dnn](models/rank/dnn/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DeepFM](models/rank/deepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [xDeepFM](models/rank/xdeepfm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [DIN](models/rank/din/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 排序 | [Wide&Deep](models/rank/wide_deep/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 多任务 | [ESMM](models/multitask/esmm/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [MMOE](models/multitask/mmoe/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 多任务 | [ShareBottom](models/multitask/share-bottom/model.py) | ✓ | ✓ | ✓ |
| 匹配 | [DSSM](models/match/dssm/model.py) | ✓ | x | ✓ |
| 匹配 | [MultiView-Simnet](models/match/multiview-simnet/model.py) | ✓ | x | ✓ |
文档
### 背景介绍
* [推荐系统介绍](doc/rec_background.md)
* [分布式深度学习介绍](doc/ps_background.md)
### 新手教程
* [环境要求](#环境要求)
* [安装命令](#安装命令)
* [快速开始](#启动内置模型的默认配置)
### 进阶教程
* [自定义数据集及Reader](doc/custom_dataset_reader.md)
* [分布式训练](doc/distributed_train.md)
### 开发者教程
* [PaddleRec设计文档](doc/design.md)
### 关于PaddleRec性能
* [Benchmark](doc/benchmark.md)
### FAQ
* [常见问题FAQ](doc/faq.md)
社区
### 反馈
如有意见、建议及使用中的BUG，欢迎在`GitHub Issue`提交
### 版本历史
- 2020.5.14 - PaddleRec v0.1
### 许可证书
本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。