利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
利用通义大模型构建个性化推荐系统——从数据预处理到实时API部署
图1：推荐系统全链路架构。数据从原始日志开始，经历清洗、特征提取、模型训练，最终形成闭环迭代系统。箭头表示数据流向和依赖关系。
1 业务场景与技术选型
(1) 问题定义
在电商场景中，传统协同过滤面临冷启动问题：新商品CTR（点击率）仅为热门商品的17%。我们采用通义Qwen-72B作为基础模型，因其在异构特征融合上的优势：
- 支持多模态输入（文本/图像/结构化特征）
- 最大支持128K上下文长度
- 推理速度优化至200 tokens/ms（A100）
(2) 技术栈对比
| 方案 | Recall@100 | 冷启动表现 | 推理延迟 |
|---|---|---|---|
| ItemCF | 0.32 | 0.08 | ≤50ms |
| DIN | 0.41 | 0.15 | ≤100ms |
| Qwen+LoRA | 0.63 | 0.28 | ≤150ms |
2 数据预处理实战
(1) 行为日志解析
原始数据示例：
{"user_id": "U398472", "item_id": "P87321", "event": "click", "timestamp": 1719023456, "device": "iOS14.2"}
(2) 特征工程关键步骤
# 时序特征构造
def create_session_features(df):df['time_diff'] = df.groupby('user_id')['timestamp'].diff().fillna(0)df['session_flag'] = (df['time_diff'] > 1800).astype(int) # 30分钟超时return df# 多模态特征融合
item_features = pd.merge(item_metadata,qwen_embedding(item_desc), # 调用通义文本嵌入on='item_id'
)
(3) 负采样策略
采用Batch内负采样+曝光未点击样本：
sampled_data = []
for user, pos in positive_pairs:# 1:4正负比例neg_samples = random.sample(exposure_not_click[user], 4) sampled_data.append((user, pos, 1))for neg in neg_samples:sampled_data.append((user, neg, 0))
3 模型微调与优化
(1) LoRA微调配置
model: Qwen-72B-Chat
lora_config:r: 32lora_alpha: 64target_modules: ["q_proj", "v_proj"]
train_params:batch_size: 128learning_rate: 2e-5max_seq_len: 8192
(2) 多任务损失函数
class RecommendationLoss(nn.Module):def forward(self, click_logits, like_logits, labels):click_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(click_logits, labels['click'])like_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(like_logits, labels['like'])return 0.7 * click_loss + 0.3 * like_loss
图2：双塔多任务模型架构。用户特征和物品特征分别输入共享主干网络，最后分叉进行多目标预测。
(3) 关键训练指标
训练过程监控（第5epoch）：
| Metric | Value |
|--------------|--------|
| Train Loss | 0.2143 |
| CTR AUC | 0.8721 |
| Like AUC | 0.7854 |
| Throughput | 82 samples/sec |
4 实时推理服务部署
(1) Triton推理服务架构
图3：Triton推理流水线。请求依次经过特征处理、模型推理、结果校准三个阶段，实现端到端低延迟。
(2) 性能优化技巧
// 自定义CUDA核函数加速特征拼接
__global__ void concat_features(float* user_feat, float* item_feat, float* output) {int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (idx < FEAT_DIM) {output[idx] = user_feat[idx];output[FEAT_DIM + idx] = item_feat[idx];}
}
(3) 部署配置示例
FROM nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-py3
COPY qwen_lora /models/qwen_recommend/1
ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
CMD ["tritonserver", "--model-repository=/models"]
(4) 压测结果
| 并发数 | P99延迟 | 吞吐量 | 错误率 |
|---|---|---|---|
| 50 | 123ms | 342qps | 0% |
| 200 | 217ms | 892qps | 0% |
| 1000 | 453ms | 1843qps | 0.2% |
5 在线效果与迭代
(1) AB测试指标对比（7天）
| 组别 | CTR | 人均PV | GMV增长率 |
|---|---|---|---|
| 原模型 | 5.21% | 18.7 | +0% |
| Qwen推荐 | 7.83% | 24.5 | +12.7% |
(2) 持续学习方案
# 增量数据更新流程
while True:new_data = kafka_consumer.poll()if len(new_data) > BATCH_SIZE:# 滑动窗口训练model.partial_fit(preprocess(new_data))# 模型热更新triton_client.load_model("qwen_recommend")
(3) 蒸馏优化实践
使用Qwen-72B蒸馏到Qwen-1.8B的对比：
图4：模型蒸馏路径。大模型作为教师生成软标签，指导小模型学习，实现效果与效率的平衡。
6 工程挑战和解决方案
(1) 特征对齐问题
现象：离线训练与在线推理的特征维度差异导致效果下降27%
解决方案：
# 特征版本校验工具
def check_feature_consistency(online, offline):mismatch = []for col in offline.columns:if online[col].dtype != offline[col].dtype:mismatch.append(col)return mismatch
(2) 内存优化技巧
通过PagedAttention技术将显存占用降低42%：
from qwen.modeling import MemoryEfficientAttention
attn_layer = MemoryEfficientAttention(embed_dim=4096,num_heads=32,page_size=256 # 分页加载KV缓存
)
7 总结
核心经验：
- 通义大模型在推荐场景的Recall提升达97%，但需配合特征工程
- LoRA微调可使训练成本降低至全量微调的18%
- Triton+TensorRT组合实现150ms内完成128K上下文推理
演进方向：
- 探索MoE架构实现万亿参数推荐模型
- 研发特征自动发现框架
- 构建端到端因果推断推荐系统
大模型并非推荐系统的银弹。在实践中发现，当基础行为数据不足时，传统模型反而更鲁棒。建议开发者遵循"先验证后迭代"原则，在CTR>3%的场景再引入大模型方案。
附录：完整训练代码片段
from qwen.modeling import QwenForRecommendationmodel = QwenForRecommendation.from_pretrained("Qwen/Qwen-72B",lora_config={"r": 32,"target_modules": ["q_proj", "v_proj"]}
)trainer = RecommendationTrainer(model=model,train_dataset=train_data,eval_dataset=val_data,loss_fn=MultiTaskLoss()
)
trainer.train(epochs=10)