Colab предоставляет доступ к графическим процессорам для новых учащихся и позволяет опытным практикам легко экспериментировать с рекомендательной системой Merlin!

Следите за этим блогом и узнайте следующее:

Итак, если вы хотите попробовать Merlin Framework

  • без изменения вашего окружения
  • используя свободно доступные ресурсы и работая на графическом процессоре

этот учебник поможет вам!

Установка RAPIDS и Merlin в Google Colab

Перейдите к Google Colab и выберите пример блокнота Merlin, который вы хотите запустить. Вводный трек Merlin Models отлично подходит для начала.

Начнем с 01-Getting-started!

Перейдите к File › Open notebook, переключитесь на GitHub из меню сверху и скопируйте путь к хранилищу в поле поиска.

Затем щелкните увеличительное стекло справа или нажмите клавишу ввода.

Прежде чем продолжить, убедитесь, что вы используете среду с графическим процессором. В верхней строке меню перейдите к Runtime › Change runtime type и выберите GPU для Hardware accelerator..

Затем скопируйте приведенный ниже код в свой блокнот в качестве первой ячейки, запустите его, и все будет готово!

# This get the RAPIDS-Colab install files and test check your GPU.  Run this and the next cell only.
# Please read the output of this cell.  If your Colab Instance is not RAPIDS compatible, it will warn you and give you remediation steps.
!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
%cd rapidsai-csp-utils
!git checkout pip-patch-22.10
%cd ..
!python rapidsai-csp-utils/colab/env-check.py
!python rapidsai-csp-utils/colab/pip-install.py

# Install the Merlin Framework
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/models.git
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/nvtabular.git
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/core.git
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/system.git
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/dataloader.git
!pip install -U git+https://github.com/NVIDIA-Merlin/Transformers4Rec.git
!pip install -U xgboost lightfm implicit

Обратите внимание, что мы протестировали это с выпуском 22.12, и в целом это должно продолжать работать в будущем. У нас есть автоматизированные тесты в наших репозиториях, но, к сожалению, мы не можем протестировать наш код на Colab, поэтому совместимость не гарантируется. Если вы заметили, что что-то не работает, сообщите нам об этом, открыв вопрос на GitHub.

Установка всего может занять несколько минут. Однако вы должны иметь возможность видеть поток журналов на экране, так что не беспокойтесь.

И это действительно так!

Теперь вы можете запустить записную книжку и просмотреть каждую ячейку, чтобы проверить, что делает каждая строка кода.

Все наши примеры являются автономными, что означает, что они будут либо генерировать, либо загружать данные, необходимые для работы (вам может потребоваться выполнить их в порядке 01, 02, 03 и т. д.).

Теперь вы не сможете запустить все примеры блокнотов. Например, невозможно запустить Triton Inference Server в Colab, поэтому обслуживание ваших прогнозов будет невозможно!

Но это всего лишь небольшая часть Merlin Framework. Если вы хотите совершить экскурсию по нему, вот несколько учебных пособий, которые отлично подходят для погружения:

  • познакомьтесь с совершенно новым и мощным загрузчиком данных Merlin и запустите его с выбранной вами классической моделью глубокого обучения (будь то с использованием PyTorch или TensorFlow)
  • испытайте скорость и удобство предварительной обработки данных с помощью графического процессора, погрузившись в эти вводные блокноты NVTabular
  • опробуйте Merlin Models, узнайте, как определять свои собственные архитектуры, или используйте одну из множества предопределенных моделей в этом вводном треке (мы использовали первый блокнот в качестве примера для этого поста в блоге)
  • поэкспериментируйте с одной из самых горячих тем в рекомендательных системах, то есть рекомендациями на основе сеансов, в этом вводном наборе блокнотов, используя архитектуру Transformer.

Мы делаем все возможное, чтобы наши образцы ноутбуков работали безупречно во всех средах, однако мы не можем гарантировать, что в будущих выпусках Colab некоторые функции не сломаются.

Краткое содержание

В этом сообщении блога мы рассмотрели, как установить RAPIDS и Merlin Framework в Google Colab. Использование наших примеров блокнотов — это только отправная точка — следующим шагом может быть их настройка или запуск на разных наборах данных!

Спасибо за чтение! Если вы хотите узнать больше о передовой платформе Merlin Framework, вы можете сделать это здесь.