NVIDIA Merlin™是一个开源框架，用于大规模构建高性能推荐系统。
NVIDIA梅林使数据科学家、机器学习工程师和研究人员能够大规模构建高性能推荐。Merlin包括库、方法和工具，通过解决常见的预处理、特征工程、培训、推理和部署到生产中的挑战，简化了推荐器的构建。Merlin组件和功能进行了优化，以支持数百TB数据的检索、筛选、评分和排序，所有这些都可以通过易于使用的API访问。有了Merlin，更好的预测、更高的点击率和更快的生产部署都唾手可得。
NVIDIA梅林作为NVIDIA AI的一部分，我们致力于支持创新从业者尽力而为。NVIDIA-Merlin组件旨在在现有推荐者工作流中实现互操作，这些工作流利用数据科学、机器学习（ML）和CPU或GPU上的深度学习（DL）。数据科学家、ML工程师和研究人员能够使用单个或多个组件或库来加速整个推荐流程—从接收、培训、推理到部署到生产。NVIDIA Merlin的开源组件简化了生产质量管道的构建和部署。
梅林模型是一个库，它为推荐系统提供标准模型，并在CPU和GPU上提供从ML到更高级DL模型的高质量实现。训练模型在10行代码内进行检索和排序。
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github
梅林NVTabular是一个特征工程和预处理库，旨在有效地操作TB级的推荐系统数据集，并显著减少数据准备时间。
今天就试试看：
github|水蟒
Merlin HugeCTR公司是为GPU上的推荐系统设计的深度神经网络框架。它使用分层内存提供分布式模型并行训练和推理，以获得最佳性能和可扩展性。
github|NGC™
梅林变压器4Rec是一个库，它简化了基于会话的建议管道的构建。该库使构建推荐时更容易探索和应用流行的变形金刚架构。
Merlin支持跨多个GPU的分布式培训。组件包括Merlin SOK（备用操作工具包）和梅林分布式嵌入（DE）TensorFlow（TF）用户有权使用SOK（TF 1.x）和DE（TF 2.x）来利用模型并行性进行规模训练。
梅林系统是一个简化新模型和工作流部署到生产的库。它使ML工程师和操作人员能够部署一个包含50行代码的端到端推荐器管道。
NVIDIA AI使数百万实践者和数千家公司能够使用NVIDIA-AI平台来加速他们的工作负载。NVIDIA梅林是NVIDIA AI平台的一部分。NVIDIA Merlin建立在该平台内，并利用了额外的NVIDIA-AI软件。
RAPIDS是一个开放源码的GPU加速python库套件，完全在GPU上跨数据科学和分析管道提高性能和速度。
cuDFi是一个Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和操作数据。
利用NVIDIA Triton™推理服务器，通过延迟和GPU利用率的正确组合，最大限度地提高吞吐量，从而在GPU上高效运行推理。
NVIDIA AI Enterprise通过企业级的安全性、稳定性、可管理性和支持，加速企业成为AI的前沿，同时降低开源软件的潜在风险。
了解涵盖当今大多数现代推荐者的推荐系统模式的四个阶段。
观看NVIDIA首席执行官黄延森（Jensen Huang）讨论推荐人如何个性化互联网，并从Snap和腾讯微信中重点介绍NVIDIA-Merlin使用案例。
了解美团如何使用NVIDIA Merlin优化其ML平台。
进一步了解Grace Hopper Superchip以及它如何为推荐者工作负载提供更多内存和更高效率。
通过这项调查，分享一些关于您的推荐渠道的信息，并影响NVIDIA Merlin路线图。
