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te tech.meituan.com / 2022-07-24 20:45

图神经网络训练框架的实践和探索

美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。本文介绍了模型归纳抽象、基本框架、性能优化，以及上层工具等方面的思考和关键设计，希望为从事相关工作的同学带来启发或者帮助。

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in insights.thoughtworks.cn / 2022-06-24 09:54

敏捷教练技术的融合方法

敏捷转型的过程十分复杂，我们有时候需要做培训，有时候需要做团队教辅，有时候需要推动组织变革，有时候需要引导会议，有时候需要做干系人管理等等，在这么多复杂的场景中，是否可以有一个相对简单的模型，让我们可以区别什么时候应该保持什么样的状态，采用相应的技术呢？

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te tech.meituan.com / 2022-06-19 22:52

TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践

美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。

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yq yq.aliyun.com / 2019-05-17 16:24

随着google开源TensorFlow的脚步越来越迅猛，机器学习已经渐渐由昔日王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。如何把机器学习的成果，迅速转化成服务大众的产品。以TensorFlow为例，一个典型的交付流程，就是TensorFlow根据输入数据进行模型训练，待训练结束和验证确定后，模型会被发布到TensorFlow Serving，就可以为大众服务了。如果能像流水线生产一辆汽车一样来实现机器学习的产品化，听起来是不是让人激动不已？

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yq yq.aliyun.com / 2019-03-29 16:24

阿里敏捷教练：多团队开发一个产品的组织设计和思考

Scrum等敏捷开发框架，最初都是为5到9人的小团队设计的。通过保持专注和合理利用新技术，在相当长的时间里小团队仍然可以支撑业务发展。

随着业务成长，小团队的产出可能跟不上业务需要，团队就会面临规模化的问题。从1个团队拓展到3个团队，仍然可以通过简单的团队间沟通保持高效协作。当产品复杂到需要5个以上团队同时开发时，我们需要一定的组织设计来保证团队间的顺畅协作，使得多团队共同开发一个产品时仍能保持敏捷性。

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yq yq.aliyun.com / 2019-02-25 15:02

Perseus-BERT——业内性能极致优化的BERT训练方案

2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。作为一种新型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、理解、预测等各项NLP锦标的桂冠，见图1和图2。

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in insights.thoughtworks.cn / 2018-04-27 11:04