如何使用 tf.lookup 查找表实现超大规模类别特征的快速嵌入映射
在处理推荐系统或大规模广告系统时,我们经常遇到具有数百万甚至数十亿唯一值的类别特征(如用户ID、商品ID)。如果直接将这些ID作为输入并依赖传统的 Keras Embedding 层,模型在内存和初始化速度上都会面临巨大挑战。 解决这个问题...
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在AI模型部署过程中,解释性(XAI)已成为建立用户信任和满足合规性要求的关键。然而,仅仅计算出SHAP值或LIME分数是不够的,核心挑战在于如何将这些复杂的解释性数据转化为用户能够理解和操作的界面。本文将聚焦于如何设计一个高效的API结构...
引言:为什么特征一致性是AI部署的关键瓶颈? 特征平台(Feature Store)是现代机器学习管道的核心组件,它旨在标准化特征的创建、存储和提供。然而,在模型部署过程中,最大的挑战之一是“训练/服务偏差”(Training/Servin...