1、推荐
基于迁移学习模型进行语义向量召回，最近 3 月 item ember 加小时增量入库 faiss、odps，统计 3 天所有用户的点击历史与 item ember join 生成用户平均向量，
item faiss,uesr Redis faiss docker 部署，kbs 监控
2、文本分类
基于 ernie 进时效性与非时效分类
1、# 进行分词处理
2、# 准备训练测试数据集
3、# 初始化 Embedding
4、# 使用 embedding 初始化模型
5、# 先只训练一轮
6、# evaluate 评估指标
7、# 保存模型 # 模型转换为 SavedModel 格式
8、# Tensorflor Serving 部署
9、# 部署好了 Tensorflow Serving 模型，但是模型的输出输出均为张量，我们还需要对输入进行预处理才能使用。