Cài đặt thuật toán hệ thống gợi ý
Trong bài viết lần này mình sẽ cùng các bạn bắt tay vào việc xây dựng hệ thống gợi ý matrix factorization Recommendation System trên GCP với các bước thực hiện chi tiết sau Show
Trong bài viết này mình sẽ cùng các bạn đi chi tiết vào bước 1 nhé. Nếu các bạn vẫn chưa có khái niệm về hệ thống gợi ý (recommendations system) trên GCP thì hãy đọc nhanh bài viết trước của mình. Bây giờ thì cùng mình bắt tay vào việc thực hiện một hệ thống gợi ý nào. Trong bài viết này mình sẽ xây dựng hệ thống gợi ý cho khách hàng về đánh giá phim trên dataset MovieLens. Bước 1: Recommendations in TensorFlow: Create the ModelĐể bắt đầu làm việc thì cần tạo một em máy chủ với cấu hình phù hợp để chạy nào. Sau khi tạo xong thì bắt đầu cài đặt máy chủ và clone source code về thôi. Trong bài này mình chọn VM Instance với cấu hình 2 vCPUs với n1-standard-2. Bạn nhớ quên chọn Allow Full Access To All APIs trong mục Access Scopes nhé. Giờ thì nhấn Create để tạo VM Instance thôi nào. Sau khi VM được tạo thì SSH vào máy để bắt đầu làm việc thôi. Sẽ mất một chút thời gian nên bạn chờ xíu nha
Dữ liệu chuẩn bị hiện tại đã đủ rồi. Bắt tay vào việc tìm hiểu dữ liệu mà mình có nào. Một số dữ liệu mà bạn nên tìm hiểu 1. Tìm hiểu phần model code mà bạn vừa down về
2. Tìm hiểu về việc model của mình đang dùng preprocessing data như thế nào nhéBước này tập trung vào việc tạo sparse ratings matrix và chuẩn bị matrix factorization. Bạn có thể đọc thêm code để hiểu thêm về phần này nhé 3. Tìm hiểu về thuật toán WALS được implement sẵn trên TF mà chúng ta sẽ dùngBước này bạn có thể tự tìm hiểu thêm nếu chưa nắm được thuật toán WALS nhé. Giờ thì bắt tay vào việc local train thôi, việc này rất hữu ích trong quá trình development. Nó giúp bạn thay đổi, chỉnh sửa source code cũng như debug một cách nhanh chóng. Để thực hiện quá trình training thì chạy lệnh thôi nào. Chỉ cần thực thi một lệnh đơn giản thôi nè.
Sau khi chạy thành công bạn sẽ thấy kết quả như bên dưới nhé Một số lưu ý trong quá trình chạy:
Hãy cùng mình tìm hiểu bước 2 ở phần sau nhé Nếu bạn chưa tự mày mò cách làm trước khi mình viết các phần sau thì nhớ STOP bé VM instance đã tạo ở lúc đầu để tránh phát sinh chi phí trên GCP nhé. Bạn chỉ cần vào con VM mà bạn đã tạo chọn nút STOP là done nhé. |