Torch-RecHub: 가볍고 효율적이며 사용하기 쉬운 PyTorch 추천 프레임워크

Torch-RecHub는 추천 시스템을 구축하기 위한 PyTorch 기반 프레임워크입니다. 랭킹, 매칭, 다중 작업, 생성 작업에 걸쳐 30개 이상의 추천 모델을 지원하는 모듈식 설계를 제공합니다. 데이터 로드, 학습, 평가를 위한 표준화된 파이프라인을 포함하며, 설정 파일 또는 명령줄 인수를 통해 쉽게 구성할 수 있습니다. 주요 기능으로는 본격적인 배포를 위한 ONNX 내보내기, PySpark와 같은 크로스 엔진 데이터 처리, WandB, SwanLab, TensorBoardX를 통한 내장된 실험 추적 기능이 있습니다. CPU, NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Huawei Ascend NPU 하드웨어를 지원합니다. CTR 예측(예: Criteo에서의 DeepFM), 매칭(예: MovieLens에서의 DSSM), 다중 작업 학습(예: MMoE) 등의 작업을 위한 예제 스크립트가 제공됩니다. 프로젝트 구조는 핵심 구성 요소(모델, 트레이너, 유틸리티)를 예제, 튜토리얼, 테스트와 분리합니다.