陈迪豪:推荐系统大规模特征工程与 Spark 基于 LLVM 优化

发布于: 2020 年 07 月 01 日
陈迪豪:推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化

推荐系统学院(Recommended Systems Institute)是第四范式专门为推荐系统爱好者提供的分享推荐系统研究及其应用的系列课程。

Spark作为目前最流行的大数据处理框架,在机器学习场景以及推荐系统中应用非常广泛。第四范式基于LLVM优化了Spark离线计算引擎,支持刚发布的Spark 3,在功能和性能上彻底解决Spark应用不能上线以及效率问题。

本期主题

本次将主要分享第四范式如何基于LLVM优化了Spark离线计算引擎。

你可以:

-了解推荐系统大规模特征工程的实现方案

-了解基于LLVM对Spark执行计划对优化

实用知识点:

-Spark / LLVM

主讲人介绍

陈迪豪

第四范式先知平台架构师,负责深度学习框架产品化以及下一代特征引擎开发工作。积极参与了开源社区TensorFlow、Kubernetes、TVM等项目开发,对分布式系统和深度学习平台有一定了解,目前专注于离线在线一致性的特征引擎开发。

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需要提醒的是,本期主题的专业技术性较强,更适合有一定基础的算法工程师和机器学习资深爱好者哦。如果你想要了解这个行业,也欢迎准时来直播间切磋交流。

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带你深度了解关于推荐系统的一切! 2019.11.06 加入

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