离线训练

概述

推荐模型训练的主要挑战之一是对于大规模特征向量的存储与训练，MindSpore Recommender为离线场景的大规模特征向量训练提供了完善的解决方案。

针对推荐模型中大规模特征向量的训练架构如下图所示，其中核心采用了分布式多级Embedding Cache的技术方案，同时基于模型并行的多机多卡分布式并行技术，实现了大规模低成本的推荐大模型训练。