sra_benchmark深度解析Wide Deep、DLRM、DeepFM等5大搜推模型性能对比分析【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/sra_benchmark是openEuler社区推出的Kunpeng SRA性能基准测试工具集成了Wide Deep、DLRM、DeepFM、DFFM和DSSM五大主流搜索推荐模型通过标准化测试流程为模型性能评估提供科学依据。本文将深入剖析这些模型的技术特性并基于实测数据对比其在Kunpeng平台上的推理性能表现。五大主流搜推模型技术特性解析 Wide Deep记忆与泛化的完美融合Wide Deep模型创新性地结合线性模型Wide部分与深度神经网络Deep部分能够同时捕捉已知特征组合和学习新的特征交互。Wide部分通过交叉特征变换记忆显式关系Deep部分通过嵌入层和多层感知机泛化未知模式特别适合点击率预估等推荐场景。其实现代码位于modelzoo/wide_and_deep/目录采用Criteo-Kaggle数据集进行训练。DLRM稀疏特征处理的行业标杆Facebook提出的DLRMDeep Learning Recommendation Model专为处理高维稀疏特征设计通过嵌入层将稀疏特征转化为低维稠密向量再通过交互层计算特征间的点积交互。该模型在保持计算效率的同时有效捕捉高阶特征关系成为广告推荐系统的主流架构。性能测试配置显示其使用44:68:4的特征比例和256维嵌入向量详细实现可参考modelzoo/dlrm/。图1搜推模型特征交互架构示意图展示了领域增强特征交互和历史行为建模的关键组件DeepFM自动特征工程的先驱DeepFM创新性地融合因子分解机FM和深度神经网络FM部分建模二阶特征交互DNN部分捕捉高阶特征关系实现了端到端的特征学习。这种架构无需人工特征工程在稀疏数据场景下表现卓越已广泛应用于个性化推荐系统。其源码位于modelzoo/deepfm/使用28:48:4的特征配置进行性能测试。DFFM跨域推荐的新范式DFFMDomain Facilitated Feature Modeling通过引入领域感知机制增强特征建模能力在处理跨域数据时能更精准地捕捉用户偏好。该模型在传统DeepFM基础上增加领域特征权重调整机制特别适合多平台推荐场景。测试数据显示其采用24:44:4的特征比例和128维嵌入向量代码实现位于modelzoo/dffm/。DSSM语义匹配的深度学习方案DSSMDeep Structured Semantic Model通过将用户和物品特征映射到公共语义空间计算相似度有效解决了搜索推荐中的语义匹配问题。与其他模型不同DSSM使用Taobao数据集训练采用36:56:4的特征配置和512维嵌入向量源码位于modelzoo/dssm/目录。性能测试流程与环境配置 sra_benchmark采用标准化测试流程确保结果的可靠性和可复现性整个测试过程涵盖模型训练、服务部署和性能评估三个阶段数据准备与模型训练下载Criteo-Kaggle或Taobao数据集使用TensorFlow 1.15训练模型训练脚本为modelzoo/train_throughput_test.py模型部署将训练好的模型通过TF-Serving部署为服务同时配置Triton Server的perf_analyzer作为客户端性能测试执行inference_throughput_test.py在p99延迟≤40ms的约束下记录吞吐量数据图2sra_benchmark性能测试流程展示了从模型训练到结果记录的完整步骤测试环境基于Kunpeng架构所有模型均使用默认配置参数确保公平对比。用户可通过以下命令克隆仓库并执行测试git clone https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark cd sra_benchmark/modelzoo python inference_throughput_test.py五大模型性能对比分析 基于sra_benchmark的实测数据五大模型在Kunpeng平台上的推理性能表现如下表所示模型名称特征配置嵌入维度推理吞吐量infer/secWide Deep40:64:464600,838DLRM44:68:42562,407,724DeepFM28:48:42561,631,908DFFM24:44:4128706,571DSSM36:56:45123,499,545关键发现性能冠军DSSM以349万infer/sec的吞吐量遥遥领先这与其采用的512维嵌入向量和独特的语义匹配架构密切相关平衡之选DLRM和DeepFM分别以240万和163万infer/sec的性能表现在特征交互能力和计算效率间取得良好平衡经典架构Wide Deep作为推荐系统的经典模型虽然吞吐量仅60万infer/sec但在数据稀疏场景下仍具优势跨域能力DFFM在引入领域感知机制后吞吐量达到70万infer/sec为多域推荐提供了高效解决方案总结与最佳实践建议 sra_benchmark为搜推模型性能评估提供了标准化平台通过对五大主流模型的测试分析我们可以得出以下建议模型选择策略追求极致性能优先选择DSSM349万infer/sec平衡性能与特征交互选择DLRM或DeepFM处理跨域数据优先考虑DFFM部署优化方向高维嵌入模型如DSSM可通过量化技术进一步提升性能特征工程可参考各模型最优配置比例如DLRM的44:68:4扩展建议可通过modelzoo/features/目录下的优化特性如GPU融合嵌入、动态维度嵌入进一步提升性能新模型可参考现有模型的distribute_k8s/配置实现快速部署通过sra_benchmark提供的性能数据和测试框架开发者可以更科学地选择和优化推荐系统模型为业务场景提供精准高效的推荐服务。【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
sra_benchmark深度解析：Wide Deep、DLRM、DeepFM等5大搜推模型性能对比分析
sra_benchmark深度解析Wide Deep、DLRM、DeepFM等5大搜推模型性能对比分析【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/sra_benchmark是openEuler社区推出的Kunpeng SRA性能基准测试工具集成了Wide Deep、DLRM、DeepFM、DFFM和DSSM五大主流搜索推荐模型通过标准化测试流程为模型性能评估提供科学依据。本文将深入剖析这些模型的技术特性并基于实测数据对比其在Kunpeng平台上的推理性能表现。五大主流搜推模型技术特性解析 Wide Deep记忆与泛化的完美融合Wide Deep模型创新性地结合线性模型Wide部分与深度神经网络Deep部分能够同时捕捉已知特征组合和学习新的特征交互。Wide部分通过交叉特征变换记忆显式关系Deep部分通过嵌入层和多层感知机泛化未知模式特别适合点击率预估等推荐场景。其实现代码位于modelzoo/wide_and_deep/目录采用Criteo-Kaggle数据集进行训练。DLRM稀疏特征处理的行业标杆Facebook提出的DLRMDeep Learning Recommendation Model专为处理高维稀疏特征设计通过嵌入层将稀疏特征转化为低维稠密向量再通过交互层计算特征间的点积交互。该模型在保持计算效率的同时有效捕捉高阶特征关系成为广告推荐系统的主流架构。性能测试配置显示其使用44:68:4的特征比例和256维嵌入向量详细实现可参考modelzoo/dlrm/。图1搜推模型特征交互架构示意图展示了领域增强特征交互和历史行为建模的关键组件DeepFM自动特征工程的先驱DeepFM创新性地融合因子分解机FM和深度神经网络FM部分建模二阶特征交互DNN部分捕捉高阶特征关系实现了端到端的特征学习。这种架构无需人工特征工程在稀疏数据场景下表现卓越已广泛应用于个性化推荐系统。其源码位于modelzoo/deepfm/使用28:48:4的特征配置进行性能测试。DFFM跨域推荐的新范式DFFMDomain Facilitated Feature Modeling通过引入领域感知机制增强特征建模能力在处理跨域数据时能更精准地捕捉用户偏好。该模型在传统DeepFM基础上增加领域特征权重调整机制特别适合多平台推荐场景。测试数据显示其采用24:44:4的特征比例和128维嵌入向量代码实现位于modelzoo/dffm/。DSSM语义匹配的深度学习方案DSSMDeep Structured Semantic Model通过将用户和物品特征映射到公共语义空间计算相似度有效解决了搜索推荐中的语义匹配问题。与其他模型不同DSSM使用Taobao数据集训练采用36:56:4的特征配置和512维嵌入向量源码位于modelzoo/dssm/目录。性能测试流程与环境配置 sra_benchmark采用标准化测试流程确保结果的可靠性和可复现性整个测试过程涵盖模型训练、服务部署和性能评估三个阶段数据准备与模型训练下载Criteo-Kaggle或Taobao数据集使用TensorFlow 1.15训练模型训练脚本为modelzoo/train_throughput_test.py模型部署将训练好的模型通过TF-Serving部署为服务同时配置Triton Server的perf_analyzer作为客户端性能测试执行inference_throughput_test.py在p99延迟≤40ms的约束下记录吞吐量数据图2sra_benchmark性能测试流程展示了从模型训练到结果记录的完整步骤测试环境基于Kunpeng架构所有模型均使用默认配置参数确保公平对比。用户可通过以下命令克隆仓库并执行测试git clone https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark cd sra_benchmark/modelzoo python inference_throughput_test.py五大模型性能对比分析 基于sra_benchmark的实测数据五大模型在Kunpeng平台上的推理性能表现如下表所示模型名称特征配置嵌入维度推理吞吐量infer/secWide Deep40:64:464600,838DLRM44:68:42562,407,724DeepFM28:48:42561,631,908DFFM24:44:4128706,571DSSM36:56:45123,499,545关键发现性能冠军DSSM以349万infer/sec的吞吐量遥遥领先这与其采用的512维嵌入向量和独特的语义匹配架构密切相关平衡之选DLRM和DeepFM分别以240万和163万infer/sec的性能表现在特征交互能力和计算效率间取得良好平衡经典架构Wide Deep作为推荐系统的经典模型虽然吞吐量仅60万infer/sec但在数据稀疏场景下仍具优势跨域能力DFFM在引入领域感知机制后吞吐量达到70万infer/sec为多域推荐提供了高效解决方案总结与最佳实践建议 sra_benchmark为搜推模型性能评估提供了标准化平台通过对五大主流模型的测试分析我们可以得出以下建议模型选择策略追求极致性能优先选择DSSM349万infer/sec平衡性能与特征交互选择DLRM或DeepFM处理跨域数据优先考虑DFFM部署优化方向高维嵌入模型如DSSM可通过量化技术进一步提升性能特征工程可参考各模型最优配置比例如DLRM的44:68:4扩展建议可通过modelzoo/features/目录下的优化特性如GPU融合嵌入、动态维度嵌入进一步提升性能新模型可参考现有模型的distribute_k8s/配置实现快速部署通过sra_benchmark提供的性能数据和测试框架开发者可以更科学地选择和优化推荐系统模型为业务场景提供精准高效的推荐服务。【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
