DeepRec(PAI-TF)是阿里巴巴集团统一的大规模稀疏模型训练/预测引擎，广泛应用于淘宝、天猫、阿里妈妈、高德、淘特、AliExpress、Lazada等，支持了淘宝搜索、推荐、广告等核心业务，支撑着千亿特征、万亿样本的超大规模稀疏训练。DeepRec在分布式、图优化、算子、Runtime等方面对稀疏模型进行了深度性能优化，同时提供了稀疏场景下特有的Embedding相关功能。
DeepRec业务场景
- DeepRec在阿里内部使用的核心的业务场景主要就是猜你喜欢、主搜索，还有广告的直通车和定向。
DeepRec主要包含以下几类:
- 动态弹性特征
- 基于特征频率的动态弹性维度
- 异步训练框架StarServer
- 同步训练框架HybridBackend
- Embedding多级混合存储
- 图优化-结构化特征
- Runtime优化-PRMalloc
#### DeepRec架构设计原则
- DeepRec采取了另一种架构设计方式，遵循“视整个训练引擎为一个系统整体”的架构设计原则。TensorFlow是一个基于Graph的静态图训练引擎，在其架构上有相应的分层，比如最上层的API层、中间的图优化层和最下层的算子层。TensorFlow通过这三层的设计去支撑上层不同Workload的业务需求和性能优化需求。
DeepRec也坚持了这一设计原则，基于存储/计算解耦的设计原则在Graph层面引入EmbeddingVariable功能；基于Graph的特点实现了通信的算子融合。通过这样的设计原则，DeepRec可以支持用户在单机、分布式场景下使用同一个优化器的实现和同一套EmbeddingVariable的实现；同时在Graph层面引入多种优化能力，从而做到独立模块设计所做不到的联合优化设计。
DeepRec的优势
- DeepRec是基于TensorFlow1.15、Intel-TF、NV-TF构建的稀疏模型训练/预测引擎，针对稀疏模型场景进行了定制深度优化，主要包含以下三类功能优化：
1.模型效果
2.训练性能
3.部署及Serving
大规模稀疏模型的应用是搜、推、广等多业务领域所面临的重要课题，阿里巴巴DeepRec模型在业界已有训练引擎、框架的基础上探索出了一套行之有效的实践方案，在特征使用、模型训练、线上推理、存储等方面都进行了一定的探索和优化。DeepRec希望在自身开源的过程中与业界伙伴一起更好地解决大规模稀疏模型应用的问题。
