想搭建一个机器学习PAI 简易的推荐系统，EasyRec 和 PAI-Rec 哪个比较合适新手使用？

PAI-Rec是系统，包含离线在线数据和工程和算法，推荐系统很复杂，EasyRec是算法库，可以说是一个子集。搭建简易推荐系统时，选择EasyRec和PAI-Rec中的哪一个取决于多个因素，包括你的技术背景、对推荐系统的熟悉程度、以及你希望系统具备的功能。以下是对两者的一些比较，以帮助你做出选择：

EasyRec

• 开源框架：EasyRec是阿里巴巴开源的推荐系统框架，适合希望从基础学起并逐步深入了解推荐系统的用户。
• 环境配置：根据搜索结果[^1^]，EasyRec需要一定的环境配置，包括安装TensorFlow等，这可能对新手来说是一个挑战。
• 模型支持：EasyRec内置了业界领先的深度学习模型，覆盖了推荐全链路的需求，包括召回、粗排、排序、重排、多目标、冷启动等[^2^][^5^]。
• 自定义模型：支持用户自定义模型，这意味着有一定机器学习基础的用户可以根据自己的需求开发模型。
• 多平台支持：支持多平台和多数据源训练，适合需要在不同环境中部署模型的用户。

PAI-Rec

• 云服务：PAI-Rec是阿里云提供的产品，可能更侧重于云服务和企业级应用，适合希望通过云平台快速搭建和部署推荐系统的用户。
• 全链路定制：PAI-Rec提供了全链路深度定制开发平台，支持从数据到模型的全链路开发[^8^]。
• 易用性：PAI-Rec的设计目标是简化推荐系统的搭建过程，提供图形化配置和一键定制功能，这可能对新手更友好。
• 集成服务：作为云服务的一部分，PAI-Rec可能提供更多的集成服务和工具，如特征存储、模型服务等。

总结

• 如果你是编程和机器学习新手，希望有一个更简单、更直观的方式来搭建推荐系统，PAI-Rec可能更适合你，因为它提供了更多的图形化工具和云服务支持。
• 如果你对编程和机器学习有一定的了解，想要更深入地学习推荐系统的原理和模型，EasyRec可能更合适，因为它是一个开源框架，可以让你更自由地探索和定制。

根据你的需求和背景，你可以选择其中一个开始你的推荐系统之旅。如果你需要进一步的帮助或具体的指导，可以查看相关的文档和教程，或者咨询有经验的开发者。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

对于新手来说EasyRec 是一个较为合适的选择来搭建简易的推荐系统，易用性，功能丰富，端到端定制能力，实战案例与文档支持。可参考EasyRec