Platform For AI：DSSM向量召回

本文為您介紹推薦解決方案產生的DSSM（Deep Structured Semantic Model）向量召回。

前提條件

已運行推薦解決方案-特徵工程工作流程範本產生向量召回的資料集，具體操作請參見特徵工程。

• rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v2

• rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v2

• rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v2

實現向量召回

1. 進入Designer頁面。

   1. 登入PAI控制台。

   2. 在左側導覽列單擊工作空間列表，在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱，進入對應的工作空間。

   3. 在工作空間頁面的左側導覽列選擇模型開發與訓練 > 可視化建模（Designer），進入Designer頁面。

2. 構建工作流程

   1. 在Designer頁面，單擊預置模板頁簽。

   2. 在模板列表的推薦解決方案-向量召回地區，單擊建立。

   3. 在建立工作流程對話方塊，配置參數（可以全部使用預設參數）。

      其中： 工作流程資料存放區配置為OSS Bucket路徑，用於儲存工作流程運行中產出的臨時資料和模型。

   4. 單擊確定。

      您需要等待大約十秒鐘，工作流程可以建立成功。

   5. 在工作流程列表，雙擊推薦解決方案-向量召回工作流程，進入工作流程。

   6. 系統根據預置的模板，自動構建工作流程，如下圖所示。

      組件編號	描述
      1	DSSM_Recall向量召回模型樣本。
      2	使用FG模組編碼樣本，產出DSSM_Recall向量召回模型的樣本。
      3	建立正樣本表，負採樣時使用正樣本參與訓練。
      4	統計數值類特徵的等頻分箱，用於設定模型的boundaries（邊界）。
      5	統計枚舉類特徵的唯一值數，用於設定模型的embedding_dim和hash_bucket_size。
      6	使用FG編碼Item特徵。
      7	使用FG編碼User特徵。
      8	匯總rec_sln_demo_dssm_recall_30d_binning _v1表和rec_sln_demo_dssm_recall_30d_ count_v1表結果，計算Feature配置資訊和Step配置資訊。
      9	建立物品表用作負採樣。
      10	打散DSSM_Recall模型的30天樣本資料形成訓練樣本。
      11	根據組件編號8節點的計算結果，在EasyRec設定檔中填充配置資訊。
      12	模型訓練需要先執行一次組件編號11節點，產生EasyRec設定檔。
      13	使用切分後的物品模型，對物品特徵表進行推理。rec_sln_demo_dssm_recall_item_feature_fg_encoded_v1，得到物品向量。
      14	使用切分後使用者模型，推理使用者特徵表 rec_sln_demo_dssm_recall_user_feature_fg_encoded_v1，得到使用者向量。
      15	建立序列表，用做hit_rate評估。 說明 評估當天出現的新使用者及新商品不參與評估。
      18	召回模型使用hit_rate@top200進行評估，用於評估推薦系統的召回階段的效能。

3. 運行工作流程並查看輸出結果。

   1. 單擊畫布上方的運行。

   2. 工作流程運行結束後，查看輸出結果。

      • 按右鍵畫布中組件編號為18的組件（18_rec_sln_demo_recall_total_hit_rate_v1_2），在捷徑功能表，單擊查看資料 > hit_rate_detail。即可查看向量召回評估詳情結果hit_rate_detail。

      • 按右鍵畫布中編號為18的組件（18_rec_sln_demo_recall_total_hit_rate_v1_2），在捷徑功能表，單擊查看資料 > total_hit_rate，即可查看向量召回評估值total_hit_rate。