Skip to content

Latest commit

 

History

History
41 lines (35 loc) · 2.35 KB

README.md

File metadata and controls

41 lines (35 loc) · 2.35 KB
Raw

Sim

Симулятор поведения пользователей рекомендательного сервиса. Реализован как среда OpenAI gym.

Запуск симулятора поделен на условные "дни". В конце каждого дня симулятор останавливается, чтобы была возможность обработать данные, собранные за предыдущий день и обновить сервис рекомендаций. Самый общий подход к работе с симулятором такой:

  1. Разворачиваем сервис-рекомендер в режиме холодного старта
  2. Запускаем симулятор на один день
  3. Пока симулятор остановлен, анализируем собранные данные, строим модели
  4. Обновляем сервис-рекомендер
  5. Повторяем пункты 2-4 при необходимости

Инструкция

  1. Создаем чистый env с python 3.7
  2. Устанавливаем зависимости 
    pip install -r requirements.txt
  3. Добавляем текущую директорию в $PYTHONPATH 
    export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:.
  4. Симулятор можно запустить в "ручном" режиме, чтобы самостоятельно подбирать рекомендации для пользователя. Это режим для ознакомления с симулятором. 
    python sim/run.py --episodes 1 --recommender console --config config/env.yml --seed 31337
  5. Запуск симулятора в режиме "трафика". Параметр --episodes определяет число сгенерированных пользовательских сессий. 
    python sim/run.py --episodes 1000 --recommender remote --config config/env.yml --seed 31337

Идеи на будущее

  • Долгосрочное счастье пользователей: сделать так чтобы, пользователь мог уйти навсегда
  • Хайповые треки для каждого из дней
  • Многопоточный запуск симулятора