Monolith是一款专为大规模推荐模型设计的尖端深度学习框架。基于TensorFlow构建，它引入了两项对现代推荐系统至关重要的突破性特性：
无冲突嵌入表：确保不同ID特征具有唯一表征，消除特征碰撞风险，提升模型准确度。
实时训练：动态捕捉最新趋势和用户兴趣，快速发现新偏好和热点。
Monolith同时支持批处理和实时训练及服务，是推荐系统的多面手工具。当前版本已针对Linux环境进行优化。使用前需安装Bazel 3.1.0，并配置包含NumPy、Wheel和Keras Preprocessing等特定依赖的Python环境。
示例构建命令：
bazel run //monolith/native_training:demo --output_filter=IGNORE_LOGS
该框架还提供从分布式异步训练到MonolithModel API使用的完整教程，既适合新手入门，也能满足进阶用户需求。