使用EasyRec优化搜索广告推荐深度学习排序模型的性能
使用PAI-FeatureStore从MaxCompute加载数据并启动EasyRec模型，同时优化推理服务资源的利用，可以按照以下步骤进行：
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特征工程与存储:
- 使用PAI Feature Store 的统计特征的sdk进行特征工程（或者直接用MaxCompute SQL统计特征），处理和转换原始数据以生成适合机器学习模型训练的特征。
- 将处理后的特征注册到PAI Feature Store中，以便于高效地管理、检索和共享特征。
- 使用FG来做特征变换，保证离线和在线的一致性。类似下图的lookup特征变换。
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数据加载:
- 通过PAI Feature Store提供的API或SDK，编写代码从MaxCompute中加载所需的特征数据。确保只加载训练模型所需的数据子集，避免不必要的资源消耗。
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模型训练:
- 使用加载的数据在PAI平台上训练EasyRec推荐模型。EasyRec是一个专门为推荐系统设计的框架，能够有效地处理各种推荐任务。
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优化推理服务:
- 批处理推理：采用批处理的方式进行推理候选物品，而不是逐条处理。这可以提高CPU/GPU利用率，减少单位推理成本。
- 选择合适的硬件配置：根据实际需要选择性价比最高的硬件（如GPU实例类型），并且合理设置实例数量。
- 按需扩展：利用云平台PAI-EAS提供的弹性伸缩能力，在流量高峰期自动增加推理服务实例，在低谷期减少实例，以节省成本。