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Author: AWS Team

推荐系统系列之排序模型的调优实践

在当今信息化高速发展的时代,推荐系统是一个热门的话题和技术领域,一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中,推荐系统随处可见,我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家,希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

在Amazon EKS上部署自定义scheduler实现binpack调度策略

目前Amazon EKS不支持直接修改kube-scheduler配置添加自定义的调度插件或配置,本文介绍了通过部署自定义scheduler的方式实现自定义的调度策略,针对本文中提到的binpack调度策略的需求,除了安装自定义scheduler的方式,我们也可以通过安装Karpenter、Apache yunikorn、Volcano等弹性伸缩或调度增强组件实现类似功能,具体可以参考相应的官方文档。

利用Amazon SageMaker Pipeline构建基于StyleGAN2的自动化机器学习流

随着深度学习领域的不断发展,很多生成类模型的效果已经达到“准商用”的水平,因此,也有很多客户选择在这类模型上进行调优和封装并作为应用提供给终端用户,从而实现算法能力产品化。在本博客中,我们将为大家展示如何用利用Amazon SageMaker Pipeline构建包括数据预处理,模型训练,模型推理以及任务状态通知的自动化工作流。在本博客中我们将为大家展示主要部分的技术实现。