大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 bytedance/monolith，该项目在 GitHub 有超过 3.6k Star。

一句话介绍该项目：A Lightweight Recommendation System

项目介绍

【Monolith】—— 发现新兴趣的轻量级推荐系统

背景介绍：

在数字时代，个性化推荐系统已成为提升用户体验的关键技术。从电子商务到社交网络，动态捕捉用户兴趣，实现精准推荐，既是机遇也是挑战。然而，传统推荐系统面临着数据稀疏、兴趣漂移速度快、无法实时反馈最新趋势等问题。为了解决这些问题，我们需要一个能够处理大规模数据、支持实时训练并具备独特表示学习能力的推荐系统。

####

项目介绍： Monolith 是一个轻量级的推荐系统框架，开源于 GitHub，旨在处理大规模推荐模型的深度学习需求。Monolith 的核心优势在于以下两点：

• 无碰撞嵌入表（Collisionless Embedding Tables）：确保不同 ID 特征具有唯一表示，从而提高模型的表达能力；
• 实时训练（Real Time Training）：快速捕捉最新热点，帮助用户发现新兴趣。

此外，Monolith 建立在 TensorFlow 之上，支持批处理和实时训练以及服务，是构建先进推荐系统的理想选择。

如何使用：

要开始使用 Monolith，首先确保你的开发环境是 Linux。接下来，按照以下步骤构建项目：

1. 安装 Bazel：Monolith 需要 Bazel 来构建。你可以通过以下命令安装 Bazel 3.1.0：

   wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.1.0/bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh && \
   chmod +x bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh && \
   ./bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh && \
   rm bazel-3.1.0-installer-linux-x86_64.sh
   

2. 准备 Python 环境：

   pip install -U --user pip numpy wheel packaging requests opt_einsum
   pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps
   

3. 构建并运行 Monolith 目标：

   bazel run //monolith/native_training:demo --output_filter=IGNORE_LOGS
   

查阅 markdown/demo 获取关于如何运行分布式异步训练的教程，以及如何使用 MonolithModel API 的指南。

项目推介：

Monolith 不仅拥有字节跳动这样的知名企业背景，而且自开源以来，其活跃的开发状态和丰富的社区讨论都展示了其作为推荐系统领域的潜力与活力。不论是快速捕捉到的最新趋势，还是其独特的个性化推荐能力，都使 Monolith 成为值得关注和尝试的项目。通过加入它的 Discord 讨论组，你可以更深入地了解这个项目并与社区成员进行交流。

不论你是数据科学家，还是对推荐系统有深入研究的工程师，Monolith 以其轻量级、高效和易于扩展的特性，都将为你打开一个全新的可能性之门。立即体验 Monolith，开启你的推荐系统之

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/bytedance/monolith

开源项目作者：bytedance

开源协议：Other

以下是参与项目建设的所有成员：

关注我们，一起探索有意思的开源项目。