Любопытно взять один фреймворк и проверить, насколько далеко на нем получится уехать без пересборки всего пайплайна под каждую новую задачу. Команда Т-Банка устроила такую проверку для Perseus — фреймворка для обучения моделей персонализации, который собирает историю пользователя из разнородных событий и умеет работать с данными сразу из нескольких доменов. На малой версии датасета T‑ECD ему последовательно скормили кандидатогенерацию, ранжирование, классификацию и регрессию – и разобрали все сценарии от подготовки данных до сравнения с бейзлайнами. А поскольку переписывать код с нуля четыре раза было бы развлечением сомнительным, фичи, события из других доменов, бэкбон и тип пулинга задавали через YAML-конфиг, чтобы не пришлось переписывать код с нуля для настройки модели. В итоге получился подробный разбор всего пути, особенно полезный для тех, кто уже закопался в мультидоменные данные.
