推薦系統開發平台PAI-Rec（PAI意為Platform of AI，Rec意為Recommendation）提供了推薦系統全鏈路的深度定製能力，適用於企業開發人員自主搭建、開發、迭代和營運一套推薦系統。
概述
PAI-Rec是阿里雲提供的推薦系統開發平台，旨在為企業開發人員提供全鏈路深度定製的推薦系統解決方案。該平台涵蓋了離線處理、線上服務、即時資料流和工程架構等多個維度，包括召回、排序、過濾和重排等功能模組。PAI-Rec依託於阿里雲飛天巨量資料架構，支援開發人員根據企業技術棧和開發習慣靈活選型，並自訂推薦鏈路代碼。同時，平台提供多種資料診斷分析、推薦結果調試和引擎發行管理等工具，通過A/B testing服務和實驗報表平台提升推薦系統的迭代效率。
開發人員可以根據客戶需求，從埋點日誌開始做資料分析，定製特徵工程的演算法代碼、引擎設定檔、實驗報表指標和統計代碼，協助客戶快速搭建和最佳化推薦系統。PAI-Rec的白盒開發模式提升了開發的透明度和靈活性，對於相對年輕的推薦演算法團隊，建議在初期接入時採用阿里演算法團隊的定製演算法模型，以快速完成推薦系統部署，並協助開發人員掌握模型訓練和效果評估。如果需要深入的調優和經驗分享，可以通過商務洽談與阿里側工程師合作。
此外，PAI-Rec還支援冷啟動、流量調控和線上學習等功能，以滿足多樣化的業務需求。
產品優勢
PAI-Rec在建設推薦系統方面的優勢包括：
高度透明的白盒化設計
提供豐富的原始碼，協助使用者理解推薦演算法細節，實現根據具體業務需求靈活定製代碼。
其中，原始碼包括：資料特徵工程和樣本處理的原始碼、調用召回/排序模型的指令碼代碼、EasyRec召回和排序模型的原始碼，以及PAI-Rec引擎的業務原始碼。
便捷的推薦演算法定製流程
只需配置使用者表、物品表、行為表，即可產生召回、排序指令碼和設定檔，簡化了定製化推薦的部署過程。
全面的引擎與實驗管理系統
提供完整的引擎管理和實驗管理後台，使用者能夠輕鬆管理召回、排序組件、更新引擎參數。
精細的指標監控與報告功能
提供指標和報表管理後台，使用者可自訂指標，按天或按小時跟蹤實驗表現，確保對推薦效果的精準把控與及時反饋。
離線上特徵一致性保障機制
提供專門的工具進行離線與線上特徵的一致性比對，有效預防因資料不一致引發的實驗偏差。
智能化的資料診斷與分析
提供資料智能診斷工具，協助開發人員快速理解資料，根據結果資料選擇特徵和特徵工程的時間窗。
直觀的推薦結果觀測工具集
提供多種診斷工具，協助使用者可視化觀察推薦結果和召回資料。
強大的特徵管理輔助
配合特徵平台管理工具，能夠更好地管理特徵，提高實驗效率。
全方位的技術服務支援
提供多種技術服務，協助使用者快速上手解決方案。
依賴雲產品
PAI-Rec使用PAI-EasyRec訓練召回和排序模型，使用Go語言的PAI-Rec引擎搭建推薦系統；通過DataWorks或者PAI-Designer編輯和調度特徵工程、樣本和模型訓練的代碼；使用BE/GraphCompute/hologres儲存使用者特徵、i2i查詢和向量查詢；使用PAI-EAS提供可彈性擴縮容的打分服務。具體說明如下：
雲產品 | 說明 |
面向開發人員和企業的機器學習/深度學習工程平台，提供包含資料標註、模型構建、模型訓練、模型部署、推理最佳化在內的AI開發全鏈路服務。 | |
EasyRec演算法架構 | 內建業界先進的深度學習模型，支援多種Tensorflow版本（>=1.12, <=2.4, PAI-TF)，覆蓋了推薦全鏈路的需求，包括召回、粗排、排序、重排、多目標和冷啟動等。開發人員可基於EasyRec演算法架構加速迭代推薦全鏈路需求。 |
基於雲原生的巨量資料服務，可搭配使用，針對推薦系統中特徵處理、樣本產生、畫像管理、模型調度、資料更新等環節，提供了易用的開發工具和穩定的資料環境。 說明 PAI-Rec當前僅支援DataWorks和MaxCompute。如需使用其他巨量資料服務，需自行修改引擎代碼，請提前與架構師溝通適配方案。 | |
阿里雲自主研發的一站式即時數倉引擎，支援海量資料即時寫入、即時更新、即時加工和即時分析，支援標準SQL（相容PostgreSQL）協議和文法、大部分PostgreSQL函數、PB級資料多維分析（OLAP）與即席分析（Ad Hoc）、高並發低延遲的線上資料服務（Serving）以及多種負載的細粒度隔離與企業級安全能力，與MaxCompute、Flink和DataWorks深度融合，提供企業級離線上一體化全棧數倉解決方案。 | |
圖計算服務GraphCompute | 阿里雲自主研發的高效能分布式圖計算產品，為開發人員提供萬億級資料規模的一站式圖技術服務。Graph Compute支援複雜圖關係資料的儲存、查詢和計算，高效對接圖演算法與模型，在搜尋推薦廣告、即時風控、知識圖譜和社交網路等情境有著廣泛的應用。 |