基于 vLLM 与 AWS Trainium 的冷启动推荐优化

冷启动问题的本质

推荐系统中的冷启动不仅涉及新用户或新物品问题，更核心的是系统初始化阶段完全缺乏个性化信号。当新用户首次访问或新内容上线时，由于缺乏行为历史数据，系统只能提供泛化推荐，导致点击率和转化率下降。传统解决方案（协同过滤、矩阵分解或热门列表）难以弥合信号缺口。

技术方案架构

我们构建的解决方案包含以下核心组件：

1. vLLM 推理框架：在 Amazon EC2 Trainium 芯片上运行，通过 NeuronX Distributed(NxD)实现大模型分片

2. AWS 深度学习容器(DLC)：集成 Neuron SDK，预装优化的 PyTorch 模块

3. 多阶段处理流程：

4. 使用 LLM 生成结构化兴趣扩展（示例 prompt）：

     prompt = (       f"The user has reviewed: {user_review_category}.\n"       "Suggest 3-5 related book topics.\n"       "Respond with a JSON list."     )

• T5 编码器生成嵌入向量

• FAISS 实现近似最近邻搜索

关键性能发现

通过对比不同规模模型（Llama 1B/8B/70B）与编码器（T5-base/large/XL）组合，发现：

• 嵌入空间分布：8B 模型配合 T5-large 编码器在 FAISS 距离指标上表现最佳（平均距离 0.5）

• 成本效益比：当 tensor_parallel_size=16 时，延迟降低 74%至 650ms，达到最佳性价比

• 推荐重叠率：T5-base 与 T5-large 在 Top5 推荐中共享 40%内容，而 T5-XL 引入更多新颖结果

生产部署方案

参考实现包含：

• 将 Neuron 优化的模型打包为 DLC 镜像

• 在 Amazon EKS 上部署并配置自动扩缩容

• 通过以下代码实现编码与检索：

  tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(size)  model = T5EncoderModel.from_pretrained(size)  index = faiss.IndexFlatIP(embed_dim)  index.add(content_embs)

优化建议

实验表明：

1. 更大模型不一定带来更好效果，8B LLM+T5-large 组合性价比最高

2. 当 tensor_parallel_size 超过 16 时，每提升 1%性能需要付出双倍成本

3. 通过热力图分析可平衡推荐结果的"一致性"与"新颖性"更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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