sra_benchmark数据集指南如何准备Criteo-Kaggle和Taobao数据集进行搜推模型测试【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/sra_benchmark是openEuler社区推出的面向Kunpeng SRA架构的搜推模型基准测试工具支持Criteo-Kaggle和Taobao等主流数据集的快速部署与性能评估。本文将详细介绍如何准备这两类数据集帮助新手用户快速上手搜推模型测试。为什么选择Criteo-Kaggle和Taobao数据集在搜推模型开发中高质量的数据集是确保测试准确性的关键。Criteo-Kaggle和Taobao数据集凭借其丰富的特征维度和真实业务场景成为业内广泛使用的基准测试数据集Criteo-Kaggle包含13个密集特征和26个稀疏特征覆盖用户行为、广告点击等核心推荐场景数据量达1TB级适合大规模模型训练测试。Taobao包含用户历史行为序列、商品属性等电商场景特征支持序列推荐模型的性能评估贴近真实业务需求。图sra_benchmark支持的搜推模型特征交互架构适用于Criteo-Kaggle和Taobao数据集的特征处理流程快速准备Criteo-Kaggle数据集数据集基本信息Criteo-Kaggle数据集包含以下特征类型详细定义见modelzoo/features/pmem/criteo.py13个密集特征如用户点击次数、广告展示次数等26个稀疏特征如用户ID、商品类别等已进行哈希匿名处理数据集下载与预处理步骤下载原始数据通过Criteo官方网站获取数据集需注册账号wget https://ailab.criteo.com/download-criteo-1tb-click-logs-dataset/数据格式转换使用sra_benchmark提供的预处理工具将原始数据转换为TFRecord格式python modelzoo/features/pmem/criteo.py --data_dir ./data/criteo --batch_size 1024数据集划分工具会自动将数据划分为训练集train/和验证集val/存储路径结构如下./data/criteo/ ├── train/day_0_0.dat └── val/day_0_0.dat轻松构建Taobao数据集数据集特点与应用场景Taobao数据集适用于序列推荐模型测试如DIEN、DIN等模型实现见modelzoo/dien/、modelzoo/din/包含用户历史行为序列、商品属性等时序特征。自动化数据准备流程sra_benchmark提供了一键式数据准备脚本modelzoo/dien/data/prepare_data.sh执行以下命令即可完成数据下载与预处理cd modelzoo/dien/data bash prepare_data.sh脚本将自动完成以下步骤下载Amazon Books数据集替代Taobao公开数据集数据清洗与格式转换script/process_data.py用户行为序列构建script/history_behavior_list.py负样本生成script/generate_neg.py数据集在模型测试中的应用训练与推理吞吐量测试流程准备好数据集后可通过sra_benchmark的吞吐量测试工具评估模型性能。测试流程如下图基于sra_benchmark的训练与推理吞吐量测试完整流程支持Criteo-Kaggle和Taobao数据集关键测试脚本使用训练吞吐量测试python modelzoo/train_throughput_test.py --dataset criteo --model deepfm推理吞吐量测试python modelzoo/inference_throughput_test.py --dataset taobao --model dien测试结果将自动保存至对应模型目录的result/文件夹如modelzoo/deepfm/result/。常见问题与解决方案数据下载速度慢建议使用国内镜像源或提前下载至本地存储预处理内存不足调整config.yaml中的batch_size参数特征维度不匹配检查数据集路径是否正确确保与modelzoo/features/中的特征定义一致通过本文指南您已掌握sra_benchmark中Criteo-Kaggle和Taobao数据集的准备方法。合理利用这些数据集可有效评估搜推模型在Kunpeng SRA架构上的性能表现为模型优化提供数据支持。【免费下载链接】sra_benchmarkBenchmark for the Kunpeng SRA项目地址: https://gitcode.com/openeuler/sra_benchmark创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考