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深度解析 Amazon Retail System 用户倾向预测模型以及使用 DJL 在 Apache Spark 进行深度学习推理任务

在亚马逊,我们使用Apache MXNet构造了一个多标签分类模型用于在数千类别里预测用户倾向。通过预测的结果,我们可以创造一种个性化的内容,帮助用户去选择最好的商品。这个文章将通过准备数据,模型构造和模型部署三个步骤来介绍在构造模型中我们遇到的各种挑战以及使用Deep Java Library (DJL) 在Apache Spark上进行大规模的深度学习推理任务。因为使用的工具完全开源,你也可以尝试去构建类似的应用。

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