Merlin: Proces implementace doporučovacího systému na GPUs

Abstract

Tato práce do detailu popisuje aplikační framework NVIDIA Merlin a všechny jeho části. Dále popisuje jak Merlin využít při implementaci škálovatelného předzpracování dat, návrhu a implementaci modelu, a generování predikcí v rámci doporučovacího systému. Merlin je společností NVIDIA prezentován jako jednoduchý pro použití a vysoce škálovatelný framework schopný zvládnout velikost dnešních dat. Tato práce ověřuje výroky společnosti NVIDIA a hodnotí Merlin z pohledu vývojáře. Dále popisujeme obecné přístupy v doporučování a optimalizace implementované společností NVIDIA. Poté popíšeme, jak využívat framework Merlin a jeho moduly. V prostředí Merlin se nám podařilo naimplementovat doporučovací systém, jehož výstupem jsou relevantní výsledky.

This work describes the NVIDIA Merlin application framework and all its parts in detail and how it can be used when implementing scalable data preprocessing pipeline, designing a model architecture, training a model, or generating predictions for recommendation system. Merlin is presented by NVIDIA as easy-to-use and highly scalable framework capable of handling real-world data and workloads. This thesis verifies claims made by NVIDIA and reviews Merlin from developers perspective. We describe the general approaches used in recommendation systems and then discuss the optimizations NVIDIA implemented. Next we provide a guide in how to use some of the Merlin modules. We have managed to use Merlin components to implement a movie recommendation system that is producing relevant results.