你不需要更大的船：在（大部分）无服务器和开放堆栈中合理规模的建议
You Do Not Need a Bigger Boat: Recommendations at Reasonable Scale in a (Mostly) Serverless and Open Stack
Coveo Labs（Coveo实验室）
摘要：
我们认为，不成熟的数据管道正在阻止很大一部分行业从业者利用推荐系统的最新研究。我们提出了“合理规模”的机器学习模板数据堆栈，并展示了通过采用无服务器范式解决了多少挑战。利用我们的经验，我们详细介绍了现代开源如何在有限的基础设施工作中提供处理TB级数据的管道。
英文摘要：
We argue that immature data pipelines are preventing a large portion of industry practitioners from leveraging the latest research on recommender systems. We propose our template data stack for machine learning at "reasonable scale", and show how many challenges are solved by embracing a serverless paradigm. Leveraging our experience, we detail how modern open source can provide a pipeline processing terabytes of data with limited infrastructure work.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
