☁️ Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium
原文链接: Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium 作者: Yahav Biran 发布日期: 2025-07-24 20:17:18 UTC
📋 内容摘要
本文介绍了如何使用AWS Trainium、Neuron SDK和vLLM来解决推荐系统冷启动问题。文章详细描述了使用大语言模型(LLM)进行零样本推理，从而在没有用户交互数据的情况下生成丰富的用户兴趣档案。主要技术点包括：1) 使用vLLM进行可扩展推理和AWS Deep Learning Containers简化模型部署；2) 通过结构化提示生成兴趣扩展，并使用FAISS进行相似度检索；3) 对比分析了不同规模LLM(1B到70B参数)和编码器(T5-base、large、XL)的性能；4) 实验表明8B参数的LLM配合T5-large编码器能在性能和效率之间取得最佳平衡；5) 探讨了张量并行度(tensor_parallel_size)对推理延迟和成本的影响，建议设置为16以获得最佳性价比。
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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题
- Artificial Intelligence
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