基于vLLM与AWS Trainium的冷启动推荐优化

冷启动问题的本质

推荐系统中的冷启动不仅涉及新用户或新物品问题，更核心的是系统初始化阶段完全缺乏个性化信号。当新用户首次访问或新内容上线时，由于缺乏行为历史数据，系统只能提供泛化推荐，导致点击率和转化率下降。传统解决方案（协同过滤、矩阵分解或热门列表）难以弥合信号缺口。

技术方案架构

我们构建的解决方案包含以下核心组件：

1. vLLM推理框架：在Amazon EC2 Trainium芯片上运行，通过NeuronX Distributed(NxD)实现大模型分片
2. AWS深度学习容器(DLC)：集成Neuron SDK，预装优化的PyTorch模块
3. 多阶段处理流程：
   • 使用LLM生成结构化兴趣扩展（示例prompt）：

     prompt = (
       f"The user has reviewed: {user_review_category}.\n"
       "Suggest 3-5 related book topics.\n"
       "Respond with a JSON list."
     )
     

   • T5编码器生成嵌入向量
   • FAISS实现近似最近邻搜索

关键性能发现

通过对比不同规模模型（Llama 1B/8B/70B）与编码器（T5-base/large/XL）组合，发现：

• 嵌入空间分布：8B模型配合T5-large编码器在FAISS距离指标上表现最佳（平均距离0.5）
• 成本效益比：当tensor_parallel_size=16时，延迟降低74%至650ms，达到最佳性价比
• 推荐重叠率：T5-base与T5-large在Top5推荐中共享40%内容，而T5-XL引入更多新颖结果

生产部署方案

参考实现包含：

• 将Neuron优化的模型打包为DLC镜像
• 在Amazon EKS上部署并配置自动扩缩容
• 通过以下代码实现编码与检索：

  tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(size)
  model = T5EncoderModel.from_pretrained(size)
  index = faiss.IndexFlatIP(embed_dim)
  index.add(content_embs)
  

优化建议

实验表明：

1. 更大模型不一定带来更好效果，8B LLM+T5-large组合性价比最高
2. 当tensor_parallel_size超过16时，每提升1%性能需要付出双倍成本
3. 通过热力图分析可平衡推荐结果的"一致性"与"新颖性"
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