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                  • パートナー
                    • クラウドプロバイダ
                      Databricks on AWS、Azure、GCP
                      • コンサルティング・SI
                        Databricks の構築・デプロイ、Databricks への移行のエキスパート
                        • 技術パートナー
                          既存のツールをレイクハウスに接続
                          • C&SI パートナー
                            レイクハウスの構築・デプロイメント、レイクハウスへの移行
                            • データパートナー
                              データコンシューマーのエコシステムにアクセス
                              • パートナーソリューション
                                業界・移行のニーズに応じたカスタムソリューション
                                • Databricks で構築
                                  ビジネスの創造・マーケティング・成長
                                • Databricks プラットフォーム
                                  • プラットフォームの概要
                                    データ・分析・AI のための統合プラットフォーム
                                    • データ管理
                                      データの信頼性・セキュリティ・パフォーマンス
                                      • 共有
                                        オープン、セキュア、ゼロコピーでのデータ共有
                                        • データウェアハウジング
                                          バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                          • ガバナンス
                                            データ・分析・AI のための統合ガバナンス
                                            • リアルタイム分析
                                              リアルタイム分析、AI、アプリケーションをシンプルに
                                              • 人工知能(AI)
                                                ML と生成 AI アプリケーションの構築とデプロイメント
                                                • データエンジニアリング
                                                  バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                                  • BI
                                                    実世界データのインテリジェント分析
                                                    • データサイエンス
                                                      データサイエンスの大規模な連携
                                                    • 統合とデータ
                                                      • マーケットプレイス
                                                        データ、分析、AI のためのオープンマーケットプレイス
                                                        • IDE 統合
                                                          お気に入りの IDE(統合開発環境)でレイクハウスを構築
                                                          • パートナーコネクト
                                                            Databricks エコシステムの検索と統合
                                                          • ご利用料金
                                                            • Databricks のご利用料金
                                                              料金設定、DBU、その他
                                                              • コスト計算ツール
                                                                クラウド利用でのコンピュートコストの試算
                                                              • オープンソース
                                                                • オープンソーステクノロジー
                                                                  プラットフォームを支えるイノベーションをもっと詳しく
                                                                • 業界向け Databricks
                                                                  • 通信
                                                                    • メディア・エンターテイメント
                                                                      • 金融サービス
                                                                        • 官公庁・公共機関
                                                                          • 医療・ライフサイエンス
                                                                            • リテール・消費財
                                                                              • 製造
                                                                                • 全て見る
                                                                                • クロスインダストリーソリューション
                                                                                  • サイバーセキュリティ
                                                                                    • マーケティング
                                                                                    • 移行・デプロイメント
                                                                                      • データの移行
                                                                                        • プロフェッショナルサービス
                                                                                        • ソリューションアクセラレータ
                                                                                          • ソリューションアクセラレータ一覧
                                                                                            成果を加速
                                                                                          • トレーニング・認定試験
                                                                                            • 学習の概要
                                                                                              トレーニング、認定、イベントなどのハブ
                                                                                              • トレーニング概要
                                                                                                ニーズに合わせたカリキュラムを探す
                                                                                                • Databricks アカデミー
                                                                                                  Databricks ラーニングプラットフォームにサインインする
                                                                                                  • 認定
                                                                                                    スキル・認定で差別化を図る
                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                      Databricks を教材として活用
                                                                                                    • イベント
                                                                                                      • DATA+AI サミット
                                                                                                        • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                          • Data Intelligence Days
                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                            • ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                              • Databricks ブログ
                                                                                                                最新情報、製品発表、その他の情報
                                                                                                                • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                  AI世代に関する最新リサーチ
                                                                                                                  • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                    ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                    • ポッドキャスト:Data+AI のチャンピオン
                                                                                                                      イノベーションを支えるデータリーダーのインサイト
                                                                                                                    • お役立ちリソース
                                                                                                                      • カスタマーサポート
                                                                                                                        • ドキュメント
                                                                                                                          • コミュニティ
                                                                                                                          • もっと詳しく
                                                                                                                            • リソースセンター
                                                                                                                              • デモセンター
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                                                                                                                                            Training Highly Scalable Deep Recommender Systems on Databricks (Part 1)

                                                                                                                                            Published: September 4, 2024

                                                                                                                                            データエンジニアリング2分で読めます

                                                                                                                                            リスウィック・エディガ・ラカムサニ、アスファンディヤール・クレシ、Karan Jariwala、リン・ユアン、ル・ワン(モザイクAI)、Saaketh Narayan、Ning Wang による投稿

                                                                                                                                            この投稿を共有する

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                                                                                                                                            これらの推薦システムをスケールすることは、特に何百万人ものユーザーや何千もの製品を扱う場合には、困難な場合があります。これを行うには、コスト、効率、精度のバランスを見つける必要があります。 このスケーラビリティの問題に対処する一般的なアプローチは、2段階のプロセスを含みます:初期の効率的な「広範な検索」に続いて、最も関連性の高いアイテムに対するより計算的に集中的な「狭範な検索」です。例えば、映画の推薦では、効果的なモデルはまず検索空間を数千からユーザーごとに約100項目に絞り込み、その後、上位10の推薦を正確に順序付けるためにより複雑なモデルを適用するかもしれません。この戦略は、推薦品質を維持しながらリソース利用を最適化し、大規模推薦システムのスケーラビリティの課題に対処します。


                                                                                                                                            多くの企業は、この規模の推奨システムを構築し、スケールアップするためのリソースを持っていませんが、Databricksは、データ処理、特徴エンジニアリング、モデル訓練、モニタリング、ガバナンス、サービングなど、最先端の推奨システムを作成するために組み合わせることができるすべての基本的なコンポーネント、およびそれらを実装するための技術サポートリソースを提供します。この記事は、Databricks上でスケールする推奨モデルの訓練とデプロイの効果的な手法を示すためのシリーズの最初のものです。この記事では、分散データローディングと訓練に焦点を当てています。後続の記事では、分散チェックポイント、推論、ベクトルストアなどの補完的なコンポーネントの統合について探求し、堅牢なエンドツーエンドの推奨システムパイプラインを作成します。

                                                                                                                                            チャート1 レコメンダーシステムパイプライン
                                                                                                                                            Figure 1: Example Recommender System Architecture

                                                                                                                                            この記事では、Databricks Data Intelligence Platformで企業規模の推奨システムを訓練するための堅牢な基盤となる一連の参照ソリューションを紹介します。これらのソリューションは、Mosaic Streamingをデータローダーとして、TorchDistributorを分散訓練のオーケストレーターとして使用しています。これらはいずれもDatabricks社内で開発されました。PyTorchを活用した高度にスケーラブルな推奨システムパッケージであるTorchRecを使用することで、先述の二段階アプローチに合致する2つの高度な深層学習モデルの実装を示します。それらは、効率的な「広範な検索」フェーズに最適なTwo Tower modelと、より集中的な「狭範な検索」フェーズに適したMetaのDLRM(Deep Learning Recommendation Model)です。両モデルとも、何百万人ものユーザーとアイテムを効率的に処理することができ、Two Towerモデルは候補セットを何百万人から数千人に素早く絞り込み、DLRMは最も関連性の高いアイテムの精確な順序付けを提供します。これらのモデルをあなたのワークスペースやプロジェクトにシームレスに統合するために、私たちはこれらのモデルをDatabricks marketplaceで利用可能にしました。

                                                                                                                                            Two Tower

                                                                                                                                            Two Tower modelは、大規模な推奨システムにとって効率的なアーキテクチャです。図で示されているように、それは2つの並行したニューラルネットワーク、すなわちユーザーのための「クエリタワー」と製品のための「候補タワー」から成り立っています。各タワーはその入力(ユーザーIDまたは製品ID)を処理して密な埋め込みを生成し、ユーザーと製品を共有空間で表現します。モデルは、これらの埋め込み間の類似性をドット積を用いて計算することで、ユーザーとアイテムの相互作用を予測します。これにより、広範なカタログから潜在的に関連するアイテムを素早く特定することが可能となり、推奨システムの初期の「広範な検索」フェーズに最適です。

                                                                                                                                            チャート2 二つのタワーアーキテクチャの訓練フェーズ
                                                                                                                                            Figure 2: Training phase of the Two Tower Architecture

                                                                                                                                            Two Towerアーキテクチャの全能力は、ベクトルストアとの統合を通じて実現されます。ベクトルストアを利用して候補ベクトルをインデックス化することで、システムは推論中に各ユーザーに対して効率的かつスケーラブルに数百の関連候補を取得することができます。このシリーズの次の記事では、Mosaic AI Vector StoreとTwo Towerモデルを使用してこの統合を実装する方法を示し、この組み合わせたアプローチの力を示します。

                                                                                                                                            チャート3 追加のTwo Towerモデルの特徴
                                                                                                                                            Figure 3: Two Tower Model with Vector Store. Note: Although not pictured here, Two Tower models generally also benefit from additional features other than just the User/Product IDs. However, it's crucial to consider the trade-off between the enhanced accuracy from these additional features and the potential increase in model complexity and inference time.

                                                                                                                                            DLRM

                                                                                                                                            以下の図に示すように、MetaによるDeep Learning Recommendation Model(DLRM)は、大規模な推奨システムのために設計された洗練されたアーキテクチャです。それは効率的にカテゴリカル(スパース)と数値(密)の両方の特徴を扱うことができ、様々な推奨タスクに非常に多用途です。モデルはルックアップテーブルを使用してカテゴリカルな特徴を埋め込み、これらの埋め込みは数値特徴と共に特徴相互作用層を通じて処理されます。このレイヤーは、異なる特徴タイプ間の複雑な関係を捉えます。結合された特徴は次にニューラルネットワークに供給され、さらに情報を処理して最終的な出力を生成します。この出力は、特定の推奨問題に応じて回帰や多クラス分類などのさまざまなタスクに使用できますが、最もよくクリックスルーレートの予測に使用されます。DLRMが多様な特徴タイプを扱い、複雑な特徴相互作用を捉える能力は、推奨システムにおける「狭い検索」フェーズでの精密なアイテムランキングに特に効果的です。

                                                                                                                                            図4:MetaによるDeep Learning Recommendation Model (DLRM)
                                                                                                                                            Figure 4: Deep Learning Recommendation Model (DLRM) by Meta

                                                                                                                                            本番レベルのDLRMモデル訓練には、Databricks Feature Storeの活用を推奨します。この強力なツールにより、ユーザーとアイテムの両方に対して多様な特徴配置の訓練データセットをシームレスに作成することが可能になります。現在のDatabricksのドキュメンテーションでは、よりシンプルな推奨システムの例が提供されていますが、このシリーズの今後の記事では、ここで議論されるモデルとDatabricks Feature Storeをどのように統合するかを示します。

                                                                                                                                            レコメンデーションモデルの訓練方法

                                                                                                                                            両方のトレーニング推奨モデルの例は、大規模分散トレーニングのための最先端の技術を使用して、同様の全体的な構造を共有しています。

                                                                                                                                            モザイクストリーミングを用いたデータ前処理とデータローディング

                                                                                                                                            これらの段階での例は、Mosaic Streamingを活用しています。これは、クラウド環境に保存された大規模なデータセットでの訓練プロセスを最適化するための重要なツールです。このアプローチは効率性、コスト効果、スケーラビリティを最大化します。大規模な推奨システム、特に何百万人ものユーザーやアイテムを対応させる必要があるものを訓練する際には、多ノード訓練がしばしば必要となります。しかし、分散データローディングは、同期問題、メモリ管理、実行間の再現性など、さまざまな課題を引き起こします。

                                                                                                                                             

                                                                                                                                            Mosaic Streamingはこれらの課題に対処するために特別に設計されています。 これは、大規模モデルのマルチノード、分散トレーニングをサポートするように特別に設計されており、正確性の保証、パフォーマンスの最適化、柔軟性の提供、使いやすさの向上に焦点を当てています。これらの重要な側面に取り組むことで、Mosaic Streamingは、分散トレーニング環境に関連する一般的な問題を緩和しながら、推奨システムのシームレスなスケーリングを可能にします。

                                                                                                                                             

                                                                                                                                            前処理ステージにはいくつかのステップが含まれます:

                                                                                                                                            1. Unity Catalogのテーブルから訓練データを収集します
                                                                                                                                            2. 必要なデータ変換を実行する
                                                                                                                                            3. Mosaic Streamingのdataframe_to_mds APIを使用して処理済みデータをUnity Catalog Volumeにマテリアライズします
                                                                                                                                               

                                                                                                                                            次に、私たちは訓練関数でMosaic AIのStreamingDatasetとStreamingDataLoader APIを使用して、分散環境の各ノードに関連するデータを簡単にロードします。StreamingDataLoaderは、中間エポックの再開が必要な場合に必要です。それが必要ない場合は、ネイティブのTorch DataLoaderを使用しても問題ありません!
                                                                                                                                             

                                                                                                                                            TorchRecとTorchDistributorを用いたモデル訓練の並列化

                                                                                                                                            ユーザーやアイテムが数百万にまで拡大する必要がある推奨システムは、単一のノードが処理するには圧倒的すぎることがあります。その結果、これらの大規模な深層推奨モデルの訓練には、しばしば複数のノードへのスケーリングが必要となります。この課題に対処するために、ソリューションはPyTorchのTorchRecライブラリとPySparkのTorchDistributorを組み合わせて、Databricks上での推奨モデルの訓練を効率的にスケールアップします。

                                                                                                                                             

                                                                                                                                            TorchRecは、PyTorchに基づいたドメイン特化型ライブラリで、大規模な推薦システムのための必要なスパース性と並列性のプリミティブを提供することを目指しています。TorchRecの主な特徴は、大規模な埋め込みテーブルを効率的に複数のGPUやノードに分割する能力で、これはDistributedModelParallelおよびEmbeddingShardingPlannerAPIを使用しています。特筆すべきは、TorchRecはMetaの最大のモデル、特に1.25兆パラメータモデルや3兆パラメータモデルの運用において重要な役割を果たしていることです。

                                                                                                                                             

                                                                                                                                            TorchRecを補完するTorchDistributorは、PySparkに統合されたオープンソースモジュールで、Databricks上でPyTorchを使用した分散トレーニングを容易にします。これは、Distributed Data ParallelやTensor Parallelなど、PyTorchが提供するすべての分散トレーニングパラダイムを、単一ノードマルチGPUやマルチノードマルチGPU設定など、さまざまな設定でサポートするように設計されています。さらに、現在のノートブック内で定義された関数や外部トレーニングファイルを使用してトレーニングを実行することを可能にする最小限のAPIを提供します。TorchDistributorの使用例は次のとおりです:
                                                                                                                                             

                                                                                                                                            TorchRecとTorchDistributorの組み合わせにより、エンタープライズ級の推奨システムで一般的な大規模なデータセットと複雑なモデルの効率的な処理が可能になります。

                                                                                                                                            MLflowを使用したロギング

                                                                                                                                            提供された参照ソリューションでは、MLflowを使用して、モデルのハイパーパラメータ、メトリクス、モデルのstate_dictなどの重要な項目をログに記録します。例のノートブックで採用されたアプローチは、分散モデルを一つのノードに集めてからMLflowに保存しますが、これは一つのノードに収まらないほど大きなモデルには適用できません。この問題を解決するために、このシリーズの次の記事では、Databricks上での分散モデルチェックポイントと大規模モデル推論の方法について詳しく説明します。

                                                                                                                                            次のステップ

                                                                                                                                            この記事では、Databricks上で高度にスケーラブルな深層推薦モデルを実装し、訓練するための参考ソリューションを紹介しました。Two TowerアーキテクチャとDLRMアーキテクチャについて簡単に説明し、それらが拡張された推奨システムパイプラインのどこに位置するかを説明しました。 最後に、Databricks上でのこれらの推薦モデルの分散データローディングと分散モデル訓練の詳細について深く掘り下げました。これは始まりに過ぎません:このシリーズの今後の記事では、分散モデルの保存、推論、Databricks上の他のツールとの統合を含む、推薦システムの製品化に関する追加の側面について議論します。

                                                                                                                                             

                                                                                                                                            最新の投稿を通知します

                                                                                                                                            この投稿を共有する

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                                                                                                                                            incremental-elt-blog-og

                                                                                                                                            ソリューション

                                                                                                                                            August 30, 2021/1分未満

                                                                                                                                            データレイクで増分 ETL のメリットを活かす - CDC の課題など

                                                                                                                                            pos-blog-og2

                                                                                                                                            データサイエンス・ML

                                                                                                                                            September 8, 2021/1分未満

                                                                                                                                            データレイクハウスによるリアルタイムPOS分析

                                                                                                                                            databricks logo
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                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                            • スタートアップ向け
                                                                                                                                            • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                            • Mosaic Research
                                                                                                                                            導入事例
                                                                                                                                            • 全て見る
                                                                                                                                            • 注目の導入事例
                                                                                                                                            パートナー
                                                                                                                                            • クラウドプロバイダ
                                                                                                                                            • 技術パートナー
                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                            • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                            • スタートアップ向け
                                                                                                                                            • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                            • Mosaic Research
                                                                                                                                            導入事例
                                                                                                                                            • 全て見る
                                                                                                                                            • 注目の導入事例
                                                                                                                                            パートナー
                                                                                                                                            • クラウドプロバイダ
                                                                                                                                            • 技術パートナー
                                                                                                                                            • データパートナー
                                                                                                                                            • Databricks で構築
                                                                                                                                            • コンサルティング・SI
                                                                                                                                            • C&SI パートナー
                                                                                                                                            • パートナーソリューション
                                                                                                                                            製品
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            オープンソース
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                            • プラットフォーム
                                                                                                                                            • 共有
                                                                                                                                            • データガバナンス
                                                                                                                                            • 人工知能(AI)
                                                                                                                                            • DBRX
                                                                                                                                            • データ管理
                                                                                                                                            • データウェアハウス
                                                                                                                                            • データストリーミング
                                                                                                                                            • データエンジニアリング
                                                                                                                                            • データサイエンス
                                                                                                                                            ご利用料金
                                                                                                                                            • 料金設定の概要
                                                                                                                                            • 料金計算ツール
                                                                                                                                            統合とデータ
                                                                                                                                            • マーケットプレイス
                                                                                                                                            • IDE 統合
                                                                                                                                            • パートナーコネクト
                                                                                                                                            ソリューション
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            データの移行
                                                                                                                                            プロフェッショナルサービス
                                                                                                                                            ソリューションアクセラレータ
                                                                                                                                            業種別
                                                                                                                                            • 通信
                                                                                                                                            • 金融サービス
                                                                                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                            • 製造
                                                                                                                                            • メディア・エンタメ
                                                                                                                                            • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                            • リテール・消費財
                                                                                                                                            • 全て表示
                                                                                                                                            クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                            • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                            • マーケティング
                                                                                                                                            リソース
                                                                                                                                            ドキュメント
                                                                                                                                            カスタマーサポート
                                                                                                                                            コミュニティ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            トレーニング・認定試験
                                                                                                                                            • トレーニング概要
                                                                                                                                            • トレーニング
                                                                                                                                            • 認定
                                                                                                                                            • 大学との連携
                                                                                                                                            • Databricks アカデミー
                                                                                                                                            イベント
                                                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                                                            • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                            • Data Intelligence Days
                                                                                                                                            • イベントカレンダー
                                                                                                                                            ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Databricks ブログ
                                                                                                                                            • Databricks Mosaic AIリサーチブログ
                                                                                                                                            • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                            • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                            企業情報
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            セキュリティと信頼
                                                                                                                                            企業概要
                                                                                                                                            • Databricks について
                                                                                                                                            • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                            • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                            採用情報
                                                                                                                                            • 採用情報概要
                                                                                                                                            • 求人情報
                                                                                                                                            プレス・ニュース記事
                                                                                                                                            • ニュースルーム
                                                                                                                                            • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                            databricks logo

                                                                                                                                            Databricks Inc.
                                                                                                                                            160 Spear Street, 15th Floor
                                                                                                                                            San Francisco, CA 94105
                                                                                                                                            1-866-330-0121

                                                                                                                                            採用情報

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