RePlay теперь позволяет создавать рекомендательные end-to-end-системы

«Сбер» открыл собственные рекомендательные технологии сообществу разработчиков и дата-сайентистов России. Банк выложил в открытый доступ новую версию своей библиотеки RePlay, которая разрабатывалась исследовательскими и прикладными командами.

Теперь библиотека включает трансформеры — state-of-the-art-алгоритмы (SotA) для RecSys, которые позволяют пользователям создавать собственные рекомендательные end-to-end-системы на базе индустриальных решений.

Обновлённая версия RePlay поддерживает разработку моделей не только на PySpark, но и на CPU (Pure Python), GPU и Multi-GPU. Для разработчиков это возможность генерировать рекомендации в любом режиме: от классических офлайн-сценариев до самых передовых онлайн-сценариев, говорится в сообщении на сайте организации.

Как отмечает Иван Кузьмин, директор Департамента данных и рекомендательных систем B2C «Сбербанка», модели, построенные на базе алгоритмов-трансформеров SotA, «показали свою эффективность в создании готовых рекомендательных систем в широком диапазоне сценариев и являются самой передовой архитектурой глубоких нейронных сетей».

«Фреймворк содержит более 15 алгоритмов для различных рекомендательных задач и более 10 метрик для их оценки. Уверен, что новая версия библиотеки RePlay сократит время разработчиков за счёт удобных инструментов для предобработки данных и сравнения моделей», — полагает представитель «Сбера».