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안녕하세요 영상 잘 보았습니다. 혹시 코드도 직접 사용해볼 수 있을까요?
github.com/mmvv11/recommender-colab/tree/main
깃에 올려놨어요!
선생님 영상잘보고있습니다.그런데 이렇게만들어도 너무비싸서 사용하기 무섭더라구요 결국 레디스로 서비스해야하는데 Elk 도 비싸서 구현하기부담스러워서 ec2에 프랭크랑 오토ml로 서비스하는데 작은서비스에서는 ml비용절약방식도 알려주시면 감사하겠습니다ㅜㅜ
실시간 레벨은 생각해보지않아서 잘 모르겠네용..걍 뇌피셜론 특정 시점 데이터 고정하고 여러 추천 모델 학습시키고 각 모델별로 인퍼런스만 내주면 되지 않을까여. 결과 제공은 새로고침이든 뭐든 서비스 기획에 따라 다르겟지만..GNN 구조 자체가 굉장히 계산비용이 높기때문에 매번 풀배치학습하기엔 무리인게 당연할듯하네여
![[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation](http://i.ytimg.com/vi/Vt9Lo-DnLqw/mqdefault.jpg)
![[추천 시스템 논문 읽기] LightGCN: Simplifying and Powering Graph ConvolutionNetwork for Recommendation](/img/tr.png)
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github.com/mmvv11/recommender-colab/tree/main
깃에 올려놨어요!
선생님 영상잘보고있습니다.
그런데 이렇게만들어도 너무비싸서 사용하기 무섭더라구요
결국 레디스로 서비스해야하는데
Elk 도 비싸서 구현하기부담스러워서 ec2에 프랭크랑 오토ml로 서비스하는데
작은서비스에서는 ml비용절약방식도 알려주시면 감사하겠습니다ㅜㅜ
실시간 레벨은 생각해보지않아서 잘 모르겠네용..
걍 뇌피셜론 특정 시점 데이터 고정하고 여러 추천 모델 학습시키고 각 모델별로 인퍼런스만 내주면 되지 않을까여. 결과 제공은 새로고침이든 뭐든 서비스 기획에 따라 다르겟지만..
GNN 구조 자체가 굉장히 계산비용이 높기때문에 매번 풀배치학습하기엔 무리인게 당연할듯하네여