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一、仅需1 Embedding参数，成本降低百倍，开源单GPU训练超大推荐模型
机器之心发布
机器之心编辑部
深度推荐模型（DLRMs）已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景，如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务，极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据，频繁地迭代更新需求，以及高昂的训练成本，都对
DLRM 训练提出了严峻挑战。
在 DLRM 中，需要先在嵌入表（EmbeddingBags）中进行查表（lookup），再完成下游计算。嵌入表常常贡献 DLRM 中 99%
以上的内存需求，却只贡献 1% 的计算量。借助于 GPU 片上高速内存（High Bandwidth Memory）和强大算力的帮助，GPU 成为 DLRM
训练的主流硬件。但是，随着推荐系统研究的深入，日益增长的嵌入表大小和有限的 GPU 显存形成显著矛盾。如何让利用 GPU 高效训练超大 DLRM
模型，同时突破 GPU 内存墙的限制，已成为 DLRM 领域亟待解决的关键问题。
Colossal-AI此前已成功利用异构策略将相同硬件上训练NLP模型的参数容量提升上百倍，近期成功将其拓展到推荐系统中，通过软件缓存（Cache）方法在
CPU 和 GPU 内存中动态存储嵌入表。基于软件 Cache 设计，Colossal-AI 还添加流水预取，通过观察未来即将输入的训练数据，降低软件
Cache 检索和数据移动开销。同时，它以同步更新方式在 GPU 上训练整个 DLRM 模型，结合广泛使用的混合并行训练方法，可以扩展到多个
GPU。实验表明， Colossal-AI 仅需在 GPU 中保留 1% 的嵌入参数，仍能保持优秀的端到端训练速度。相比 PyTorch
其他方案，显存需求降低一个数量级，单块显卡即可训练 TB 级推荐模型。成本优势显著，例如仅需 5GB 显存即可训练占据 91GB 空间 Embedding
Bag 的 DLRM，训练硬件成本从两张约 20 万元的 A100，降低百倍至仅需 2000 元左右的 RTX 3050 等入门级显卡。
开源地址：/hpcaitech/ColossalAI
现有的嵌入表扩展技术
嵌入表将离散的整型特征映射成连续的浮点特征向量，下图展示了 DLRM 中的嵌入表训练过程。首先，在嵌入表中对每个特征查找 Embedding Table
对应的行，然后通过规约操作，比如 max，mean, sum 操作，变成一个特征向量，传递给后续的稠密神经网络。可见，DLRM
的嵌入表训练过程主要是不规则的内存访问操作，因此严重受限于硬件访存速度。
而工业级 DLRM 的嵌入表可能达到数百 GB 甚至 TB 级别，远超单 GPU 最高数十 GB 的显存容量。突破单 GPU 的内存墙来增大 DLRM
的嵌入表规模有很多方法。根据下图展示的 GPU 集群的内存层级图为例，让我们来分析几种常见方案的优劣。
GPU 模型并行： 将嵌入表切分后分布在多个 GPU 的内存中，训练中通过 GPU
之间互联网络同步中间结果。这种方式的缺点首先是嵌入表切分负载并不均匀，扩展性问题难以解决。其次，增加 GPU 的前期硬件成本大，而且 DLRM 训练时
GPU 的计算能力并没有被充分利用，而是仅仅利用了它的 HBM 带宽优势，导致 GPU 使用率不高。
CPU 部分训练： 将嵌入表分割成两部分，一部分在 GPU 上训练，另一部分在 CPU 上训练。通过利用数据分布的长尾效应，我们可以让 CPU
计算比例尽可能少，让 GPU 计算比例尽可能大。但是，随着 batch size 增大，让 mini-batch 的数据全部命中 CPU 或者 GPU
很困难，如果同时命中 CPU 或 GPU 这种方法很难处理。另外，由于 DDR 带宽和 HBM 相差一个数据量级，即使 10% 的输入数据在 CPU
上训练，整个系统也会有至少一半速度下降。此外，CPU 和 GPU
需要传输中间结果，这也有不小的通信开销，进一步拖慢训练速度。因此，研究人员设计了异步更新等方式来避免这些性能缺陷，但是异步方式会造成训练结果的不确定性，在实践中并不是算法工程师的首选方案。
软件 Cache： 保证训练全部在 GPU 上进行，嵌入表存在 CPU 和 GPU 组成的异构空间中，每次通过软件 Cache
方式，将需要的部分换入 GPU。这种方式可以廉价扩展存储资源，满足嵌入表不断增大的需求。而且，相比使用 CPU 来计算，这种方式的整个训练过程完全在 GPU
上完成，充分利用 HBM 带宽优势。但 Cache 的查询、数据移动会带来额外性能损耗。
目前已经有一些针对嵌入表优秀的软件 Cache 方案实现，但是它们往往使用定制的 EmbeddingBags Kernel 实现，比如
fbgemm，或者借助第三方深度学习框架。 而 Colossal-AI 在原生 PyTorch 基础上不做任何 Kernel
层次改动，提供了一套开箱用的软件 Cache EmbeddingBags 实现，还进一步针对 DLRM 训练流程进行优化，提出预取流水来进一步降低
Cache 开销。
Memory Hierarchy
Colossal-AI 的嵌入表软件 Cache
Colossal-AI 实现了一个软件 Cache 并封装成 提供给用户在自己模型中使用。DLRM 的嵌入表，一般是由多个 Embedding 组成的
EmbeddingBags，驻留在 CPU 内存中。这部分内存空间被命名为 CPU Weight。而 EmbeddingBags 一小部分数据存储在 GPU
内存中，它包括即将被训练用到的数据。这部分内存空间被命名为 CUDA Cached Weight。在 DLRM 训练期间，首先需要确定本次迭代输入
mini-batch 的数据所对应嵌入表的行，如果有的行不在 GPU 中，需要将它们从 CPU Weight 传输到 CUDA Cached Weight
中。如果 GPU 中没有足够的空间，它会使用 LFU 算法，根据访问缓存的历史频率来淘汰被使用最少数据。
为了实现 Cache 的检索，需要一些辅助数据结构帮忙：cached_idx_map 是一维数组，存储 CPU Weight 中行号和 CUDA
Cached Weight 的行号对应关系，以及对应行在 GPU 被访问的频率信息。CUDA Cached Weight 大小与 CPU Weight
大小的比值命名为 cache_ratio，默认为 1.0%。
Cache 在每个迭代 forward 之前运行，以调整 CUDA Weight 中的数据，具体来说分三个步骤。
Step1：CPU 索引： 检索 CPU Weight 中需要被 Cache 的行号
它需要对输入 mini-batch 的 input_ids 和 cached_idx_map 取交集，找到 CPU Weight 中需要从 CPU 移动到
GPU 的行号。
Step2：GPU 索引： 根据使用频率找到 CUDA Weight 中可以被驱逐的行
这需要我们根据频率以从低到高顺序，对 cache_idx_map 和 input_ids 取差集合之后的部分进行 top-k（取最大值 k 个数）操作。
Step3：数据搬运：
将 CUDA Cached Weight 中的对应行移动到 CPU Weight 中，然后将 CPU Weight 中的对应行移动到 CUDA Weight
中。
数据传输模块负责 CUDA Cached Weight 和 CPU Weight 之间的数据双向传输。不同于低效的逐行传输，它采用先缓存再集中传输方式来提升
PCI-e 的带宽利用率。分散在内存中的嵌入行在源设备的本地内存中集中为连续的数据块，然后块在 CPU 和 GPU
之间传输，并分散到目标内存的相应位置。以块为单位移动数据可以提高 PCI-e 带宽利用率，merge 和 scatter 操作只涉及 CPU 和 GPU
的片上内存访问，因此开销并不是很大。
Colossal-AI 用一个尺寸受限的缓冲区来传输 CPU 和 GPU 之间数据。在最坏的情况下，所有输入 id 都未命中缓存
cache，那就需要需要传输大量元素。为了防止缓冲区占用过多内存，缓冲区大小被严格限制。如果传输的数据大于缓冲区，会分为多次完成传输。
Cached EmbeddingBag Workflow
软件 Cache 性能分析
上述 Cache Step1 和 Step2 的操作都是访存密集的。因此为了能利用 GPU 的 HBM 的带宽，它们是在 GPU
上运行的，并使用深度学习框架封装好的 API 来实现。尽管如此，与嵌入表在 GPU 上的训练操作相比，Cache 操作的开销尤为突出。
比如在一次总计 199 秒训练任务中，Cache 操作的开销为 99 秒，占比总计算时间接近 50% 。经过分析，Cache 的主要开销主要是
Step1 和 Step2 引起。下图 base 位置展示了此时的 Cache 开销时间分解，Cache 的 step1,2 红色和橙色两阶段占 Cache
总开销的 70%。
Cache 操作的时间分解
而上述问题的原因，是因为传统的 Cache 策略有些“短视”，只能根据当前 mini-batch 情况调整 Cache，因此大部分时间浪费在查询操作上。
Cache 流水预取
为了缩减 Cache 的开销，Colossal-AI 设计了一套 “高瞻远瞩” 的 Cache 机制。与其只对前 mini-batch 进行
Cache 操作，Colossal-AI 预取后续将会被使用的若干 mini-batch，统一进行 Cache 查询操作。
如下图所示，Colossal-AI 使用预取来合并多个 mini-batch 数据统一进行 Cache
操作，同时采用流水线方式来重叠数据读取和计算的开销。例子中预取 mini-batch 数量是 2。在开始训练前，先从磁盘读取 mini-batch 0,1
数据到 GPU 内存，随后开始 Cache 操作，然后执行这两个 mini-batch 的正、反向传播和参数更新。与此同时，可以和对 mini-batch
2，3 的开始数据读取，这部分开销可以和计算重叠。
和 baseline Cache 执行方式相比，图【Cache 操作的时间分解】对比了 prefetch 8 个 mini-batch 和 baseline
的 Cache 时间分解。训练总时间从 201 秒下降到 120 秒，图中所示的 Cache 阶段操作时间占比也显著下降。可以看到和每个 mini-
batch 独立进行 Cache 操作相比，各部分时间都减少了，尤其是 Cache 的前两步操作。
总结起来，Cache 流水预取带来两个好处。
a.摊薄 Cache 索引开销
预取最显而易见的好处是减少了 Step1 和 Step2 的开销，使这个两步操作在总的训练过程占比小于 5%。如【Cache 操作的时间分解】所示，通过预取
8 个 mini-batch 数据，和没有预取的 baseline 相比，Cache 查询的开销显著降低。
b.增加 CPU-GPU 数据移动带宽
通过集中更多数据，提升数据传输粒度，从而充分利用 CPU-GPU 传输带宽。对于上面例子，CUDA->CPU 带宽从 860MB/s 提升到 1477
MB/s，CPU->CUDA 带宽从 1257 MB/s 提升到 2415 MB/s，几乎带来了近一倍的性能增益。
便捷使用
和 Pytorch EmbeddingBag 用法一致，在构建推荐模型时，仅需如下数行代码进行初始化，即可大幅提升嵌入表容纳量，低成本实现 TB
级超大推荐模型训练。
Bashfrom _embedding import CachedEmbeddingBagemb_module = CachedEmbeddingBag( num_embeddings=num_embeddings, embedding_dim=embedding_dim, mode=sum include_last_offset=True, sparse=True, _weight=(num_embeddings, embedding_dim), warmup_ratio=0.7, cache_ratio = 0.01, )
性能测试
在 NVIDIA A100 GPU （80GB）和 AMD EPYC 7543 32-Core Processor
(512GB)硬件平台上，Colossal-AI 以 Meta 的 DLRM 模型作为测试目标，用超大数据集 Cretio 1TB 和 Meta 的
dlrm_datasets 生成数据集作为测试模型。实验中采用将嵌入表全部存储 GPU 上的 PyTorch 训练速度作为 baseline。
Cretio 1TB
Cretio 1TB嵌入表总共 行，设置 embedding dim=128，其嵌入表内存需求 91.10 GB。想把 EmbeddingBags
全部存储在单个 GPU 内存中，即使是最高端的英伟达 A100 80GB 也无法满足其内存需求。
但使用 Colossal-AI 仍然在单 GPU 上完成训练，当 cache ratio=0.05，显存消耗仅为 5.01 GB，直接降低约 18
倍，可进一步扩展到在单张 GPU 上实现 TB 级推荐系统模型的训练。在训练速度上，如下图所示，展示了不同 batch size 下训练 100M
个样本的延迟。绿色 Prefetch4 是不使用预取，蓝色 Prefetch8 是使用预取（prefetch mini-
batch=8）的延迟，可见预取流水优化对整体性能提升发挥了重要作用。图中每个柱子深色部分为 Cache 开销，使用预取后，Cache
开销控制在训练总时间的 15% 范围内。
多 GPU 扩展性
用 8192 作为全局 batch size，在 8 张 GPU 卡上使用 table-wise sharding 作为 EmbeddingBags
并行方式训练 DLRM，训练 100M samples。此时设置 Prefetch 大小为 4，ColossalAI-mem-cr0.05 是 cache
ratio=0.05，ColossalAI-mem-cr0.5=0.5。下图展示了不同 GPU 情况下的训练延迟。除了 1 GPU 时 PyTorch
OOM 无法训练之外，其余情况 PyTorch 和 Colossal-AI 训练时间类似。可以观察到使用 4 和 8 GPU
并没有带来明显性能提升，这是因为，1. 同步结果需要通信开销巨大。2. table-wise sharding 会导致切分负载不均衡。也说明使用多 GPU
来扩展 embedding table 训练扩展性并不是很好。
下图展示了显存使用，显存使用在不同卡上并不相同，这里展示最大显存数值。 在仅使用一张 GPU 时，只有 Colossal-AI 的软件 Cache
方法可以训练，多卡并行的占用内存也显著减少数倍。
Meta Research 的合成数据集 dlrm_datasets
模仿了工业界嵌入表的训练访问行为，因此常在研究中作为推荐系统相关的软硬件设计的测试参考。选取其中的 5 亿行嵌入表项的作为子数据集，构造 256GB 和
128GB 大小的两个 EmbeddingBags 用于测试。
PyTorch 由于显存内存不足无法在单卡 A100 上训练。作为对比, Colossal-AI 的软件 cache 将显著降低 GPU
内存需求，足以训练大至 256GB 的嵌入表，并可进一步扩展至 TB 级别。而且，流水预取也能体现出加速效果，当预取数为 32 时，相比没有预取总时间下降
60%，而且对 GPU 的存储的需求却没有增大。
One More Thing
面向大模型时代的通用深度学习系统 Colossal-
AI，通过多项自研领先技术如高效多维自动并行、异构内存管理、大规模优化库、自适应任务调度等实现高效快速部署 AI 大模型训练和推理，降低 AI
大模型应用成本。
Colossal-AI 相关解决方案已成功在自动驾驶、云计算、零售、医药、芯片等行业知名厂商落地应用，广受好评。
Colossal-AI 注重开源社区建设，提供中文教程，开放用户社群及论坛，对于用户反馈进行高效交流与迭代更新，不断添加
PaLM、AlphaFold、OPT 等前沿应用。
自然开源以来，Colossal-AI 已经多次在 GitHub 及 Papers With Code 热榜位列世界第一，与众多已有数万 star
的明星开源项目一起受到海内外关注！
项目开源地址：/hpcaitech/ColossalAI
参考链接：
[1] /blog/dlrm-an-advanced-open-source-deep-learning-recommendation-model/
[2] /@yangyou_berkeley/embedding-training-with-1-gpu-memory-and-10-times-
less-budget-an-open-source-solution-for-6b4c3aba07a8
二、河南高等教育建设又有新进展，又一高校迁建升本！
周口市发展和改革委员会批复了关于周口职业技术学院迁建升本建设项目建议书。
周口市发展和改革委员会
关于周口职业技术学院
迁建升本建设项目建议书的批复
周口职业技术学院： 报来《关于呈报周口职业技术学院迁建升本建设项目建议书的请示》(周职〔2022〕95号 )及相关材料收悉。经研究，现批复如下：
一、为贯彻落实《中共周口市委、周口市人民政府关于印发<周口市建设职业教育创新发展高地实施方案>的通知》（周发〔2022〕6号）和周口市高质量推进“人人持证、技能河南”建设动员部署会议精神，深化办学体制和育人机制改革，补齐学院教学设施短板，提高职业教育发展水平，完善职业教育体系建设，为大力实施创新驱动、科教兴市、人才强市战略培训更多技能人才，原则同意实施周口职业技术学院迁建升本建设项目。项目承办单位为周口职业技术学院。
二、项目建设地点：周口市大庆路东侧、北环路北侧、昆仑路西侧、高校三路南侧。
三、项目建设内容及规模：项目规划用地面积约1332亩，在校生人数人，总建筑面积㎡，主要建设内容包括教学楼、实训楼、图书馆、体育馆、教务综合楼、大学生活动室、学术报告厅、学生宿舍、餐厅、单身教师公寓、专家公寓、医学院及护理学院实训用房（附属医院）、学前教育学院实训用房、附属用房等。配套建设室外体育活动场地、道路、绿化、给排水、光伏发电及消防等附属设施。
四、项目总投资和资金来源：总投资万元，资金来源为周口市财政资金和政府专项债券资金。依据此文仅用于申请办理规划选址、用地预审和节能审查审批手续。完成相关手续后，抓紧编制项目可行性研究报告报我委审批，依据项目可行性研究报告的批复文件方可申请办理规划许可和正式用地手续。
周口职业技术学院
周口职业技术学院是经河南省人民政府批准、国家教育部备案的公办高等职业院校。现有开元、文昌、中州三个校区，校园占地面积1635亩，总建筑面积51.3万平方米，固定资产总值7.11亿元。
周口职业技术学院有75年办学史、20周年建校史。学校办学历史最早可追溯到1947年2月中国人民解放军豫皖苏军区创办的卫生干部培训班（周口卫生学校前身）。1956年3月，沈丘师范学校建立；1958年6月，西华师范学校建立；1971年8月，周口卫生学校建立；1976年8月，周口农业学校建立；1979年初，周口艺术学校建立；1982年2月，周口广播电视大学建立。2001年4月，以周口农业学校、沈丘师范学校、周口广播电视大学、周口艺术学校为基础成立周口职业技术学院。2005年6月，西华师范学校并入；2014年9月，周口卫生学校并入。
近年来，学校先后获得“国家级高技能人才培训基地”“河南省示范性高职院校”“河南省优质高等职业院校”“河南省高等职业学校高水平专业建设单位”“河南省现代学徒制示范点”“河南省文明校园（标兵）”等50多项荣誉称号。
广大学生选择报考专业的时候应该着重考虑哪几个问题呢？
01
做好总体规划
报考前应该根据自身情况对未来就业的方向做个总体的规划
就业方向是多种多样的，有人愿意行医，有人愿意教书，各有各的理由，各有各的天地，各有各的前途。家长要了解自己的孩子是一个什么样性格的人，天赋、兴趣、智商、情商如何，他向往什么样的生活，他的职业追求和人生理想是什么，这样才能做出合理的选择。
02
科学选择
高考分数很高的学生尽量选择排名高的大学
这些学生的学习能力很强，如果没有明确的目标和方向，可以先选择一个好的学校，比如双一流。大学不是职业学院，不少专业的对口就业率并不高，更多的是帮助学生提高各方面的综合素养，为进入各行各业打下基础。你在大学要努力提高自我学习和思考的能力，因为你将来参加工作，很可能要从事根本没学过的工作，这就需要你在实践工作中有较强的自学能力、理解能力、消化能力、吸收能力、运用能力、创新能力。
03
城市or学校
超过一本线40分左右学生在选择时应该城市、
学校与专业并重学校与专业不能兼顾时，如果以选择学校为主，专业要尽量靠近学校的主体专业，或是社会需求量大的专业。
如果以选择专业为主，就要综合考虑学校的整体情况，最好是自己感兴趣或毕业后找工作时有优势的专业。
04
城市or专业
一本线左右的学生重点考虑城市和自己喜欢的专业
因为这些本科院校中除少数专门院校及原来隶属国家部委的学校外，其他大部分学校整体水平接近、社会名声以及排名等都较接近。很少有人知道将来会从事什么样的工作，但很多人知道自己喜欢在什么样的城市工作。这一分数段的学生要尽量以兴趣为主选择专业，至少大类专业要与自己兴趣相投、相近。兴趣是最好的老师、是动力之源、是迈向成功的基础。每个人的兴趣是各不相同的，这正所谓人各有志，你一定要了解自己的真正的兴趣所在。但是以兴趣为主选择专业时要注意切合实际，也就是选择的专业要切实可行，不能架在空中楼阁之上。
05
兴趣or专业
超过二本线的学生应以能立足社会，自己喜爱的专业为主
近年来很多省份二三本合并录取，这批学生数量最大。很多二三流院校的学生，在学校没学到有用的知识，毕业后就需要摆正自己的位置，迅速踏入职场，从底层做起一步步脚踏实地地往上走。要知道，能取得与其智力对等或更高成绩的，是那些对待生活积极乐观，努力向上的人，而不是怨天尤人，眼高手低的人。
06
学风校风
要上二本院校的学生在填报志愿前要了解所填报学校的校风、学风 校风好，学风正的高校是首选，选择里面的国家重点学科。
现在高校的扩招严重，近几年高考全国录取比例达到75%了，成绩中下的高中生也能读大学。因此一般来说，只有校风好学风正学校的学生，才能真正学到有用的知识。
07
新兴学科
新兴学科专业的设置主要是以就业市场需求为基础的，但有些情况下新兴学科专业的设置都滞后于社会需求，如最早搞计算机的人多数是学数学的人改行过来的。从某种意义上说，
新兴学科专业的最初几期毕业生就业途径较广，就业机会较多。
由于是新设置的学科专业，在教材、师资、经验等方面可能会存在一些不尽人意之处，如果作出选择就可能要有些挑战。
08
未来的规划
发展的方向考虑城市优先考虑北上广深杭等一线城市的大学
大多数考生在填报志愿时，会关注学校具体的地点。各地由于地域发展的需求不同，在人才培养方面也会有所侧重。同样的专业在不同城市的受重视程度、发展空间、可利用资源、就业前景会有所差别。
建议考生根据自己未来的规划，发展的方向等需求选择到相匹配的优势城市学习。
而现在的大学毕业生大多喜欢到一线城市就业，因为这些城市经济发达，富有活力，充满挑战和机遇。如果毕业后远离自己读书的城市工作的话，就失去这些人脉优势了。同样，相比较于二线、三线城市，一线城市繁华的经济，在大学期间也给了学生更多的实习机会，以及毕业后更多的工作选择和薪资。当然，二、三线这些地方生活节奏慢，物价、房租相对友好，也有一定优势，可以根据自身的需求综合考虑。
09
根据院校类型做选择
根据院校类型做选择优先考虑“双一流”
高校数量较多且类型多样，每个学校都有其优势专业领域项目和资源，填报志愿过程中，要对欲报考高校有所了解。目前高校类型主要有工科、农业、林业、医药、语言、艺术、师范、财经、政法、体育、艺术、民族等。从所属类型，可以很容易地判断高校的重点培养领域。比如医药类院校，主要设置医学类、护理学类专业等优势专业，培养高层次的医学人才。而财经类院校的重点学科和专业主要偏向经济、金融和财政学类，培养经济、金融领域的人才。按学历层次，高校还可以分为本科和高职（专科）。按照院校特性，有的院校属于“一流大学”或者拥有“一流学科”建设点，“双一流”大学在学科实力、师资水平、科研实力、国际化水平等方面都有相当的优势。建议考生在分数允许的条件下，考虑优先选择“双一流”院校。
10
根据毕业后的打算选学校
大学毕业后的计划是什么？
为了更好的就业？
还是要继续深造，考研考博？
还是选择出国深造或者自主创业？
搞清楚这个问题，也就明确了志愿选择的动机。
如果计划大学毕业后直接就业，可以看看自己喜欢的行业与岗位在招什么专业的学生，需要什么样的能力，有哪些专业技能要求等，在此基础上寻找应用技术较强的专业院校。
比如想从事计算机类相关的行业，可以考虑报考相关专业技能培养体系完善、计算机类专业设置多的院校。
对很多人来说，本科毕业并不是求学的终点，计划大学毕业后继续深造，就可以挑选研究型、学术型的学校。有出国深造计划的同学，可以留意一下有国际交流项目的院校。另外，准备毕业后自主创业的同学，根据自己的计划，找所在城市综合实力强，地理位置优越又能为创业提供各方面资源的院校。高考志愿填报不能仅以分数去匹配大学，最重要的是考虑对未来的规划。最后，祝所有的2023年考生都能被录取到理想院校，顺利度过人生关键期。
三、15个互联网创业项目推荐
互联网创业 的表现形式有哪几种是分为两个层次，一种是借助第三方平台，另外一种是建立独立平台。下面是我整理的15个互联网 创业项目
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1、互联网+餐饮
餐饮行业作为人们生活的四大刚需(衣食住行)之一，规模很是庞大。国家统计局数据显示，20__年全国餐饮收入达4万亿元，随着消费者习惯的发生变化，餐饮业也面临着新的触网需求。
点餐软件、餐饮系统、点餐小程序、外卖订餐系统、外卖配送系统……应有尽有，20__年，互联网餐饮智能化已经成了大势所趋，据《20__年中国智慧餐饮行业研究
报告
》显示，餐饮企业面临着成本高、盈利难、数据价值有限的三大问题，通过智能化服务，餐饮商家能与互联网、移动互联网、Saas化服务等的打通，可以为用户提供有优化的服务体验，也可以增长餐饮运营效率、进而获得更高的转化率。
2、母婴电商
即便有当当网等电商的出局，也难掩中国母婴电商的盛况，近几年垂直电商开始出现衰退的现象，但仍止不住母婴电商的成长，原因是：中国的母婴市场体量庞大，中国人自己什么都可以没有也要给孩子最好的的观念、二胎政策的放开……
未来几年中国孕婴童市场需求预计将以每年15%的速度增长，20__年的整体市场规模接近3.6万亿元，都说女人与小孩的钱最好赚，而将两者都包括的母婴电商自然是潜力无穷。
3、机器人 教育
20x年市场规模1733亿元，20__年预计突破2000亿元，资本入局、人工智能参与，20__年， 儿童
教育已经不再是在线教育那么简答，风口天天在变，而教育这个需求旺盛的行业也在互联网连接上越走越远，机器人陪伴儿童、为儿童提供更专业、及时的在家教育，且能提高儿童的受教兴趣，可以说，机器人教育的市场前景很广阔。
4、小程序
小程序的最大优势是，寄托于微信10亿用户流量，能为各种想要发展移动端流量的企业们打造新的 渠道
，20x年，小程序日活量已经突破2亿，想想这个数据，10亿的用户、2亿的日活，足以支撑创业者的任何梦想。
5、企业crm管理系统
企业crm管理系统能够为企业提供全方位的管理视角，赋予企业完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。
简单说，是将数据、智能化运营放在 企业管理 客户与员工等层面上，它既是一套管理制度，也是一套软件和技术。能吸引客户，留住客户，实现客户利益最大化。
6、智能手表
无人车、无人机这些需要大资本投入的智能硬件行业发展很好，但对于更多的中小创业者来说，小投资的智能硬件也是不错的热门选择，比如智能手表，在儿童应用领域已经颇为广泛，除此之外，我们相信，未来的老年市场与儿童市场都有可能被它占领。
7、拼团社交电商
拼多多、美购等各种拼团模式的社交电商，也是互联网创业者赚钱的又一出路，做鲜花电商的可以拼团、做生鲜电商的可以拼团、做日用品电商的可以拼团……这些依靠微信社交流量起家的拼团电商，既能为用户提供实惠的产品、又减少了商家营销的投入。
8、互联网+跑腿
跑腿行业不只是为懒人经济而生，也是为便捷高效率生活而生，你值得将自己的时间花费在更有价值的事、而非跑腿买蔬菜水果排队上。
9、网红直播
做网红月入百万好像是一件很常见的事，千万级别的主播也不在少数，中等级别的也能月赚个四五十万。
10、私有云
公有云市场已经几乎被互联网巨头们完全占领，但私有云市场仍有空缺。
私有云基于云计算等为企业定制管理平台，可以实现办公流程更安全、快捷与全面，获得企业资源的最大化有效利用。
11、云安全
随着各行各业对大数据、智能化等运营管理的需求日益强盛，互联网安全、云安全，已经是任何企业都离不开的必选服务之一。
必要的云防护 措施 ，能有效抵御各种类型的DDoS威胁、大流量攻击等。行业需求高、投入成本1万到5万即可，半年即可实现月入十万的收益。
12、网络营销
数量可观的“大V”账号，层出不穷的爆款 文章
，动辄10万+的阅读量，网络营销号市场一片繁荣。做媒介、当写手运营自媒体大号，或是买卖大V、微博公众号交易后，为各类企业、产品提供新颖且吸引用户的网络营销，一条
广告 上万基本不是问题。
13、电销机器人
降低人工成本提高效率、自动统计条理清晰、情绪饱满不会波动，很多企业表示，使用电销机器人能节约人工成本50%以上，销售业绩明显提高，收益也是从前的4倍，时间利用率则高达从前的10倍以上。
在BBC所统计的300多个职业里,”电话推销员”被机器人取代的几率为最大,接近百分之百，是很值得创业者投资的一个行业。
14、在线客服系统
相比较其他即时通讯软件(如QQ、MSN等)，它可以实现和网站的无缝结合，为网站提供和访客对话的平台，网站访客无需安装任何软件，即可通过网页进行对话。帮助了人工客服解决了80%的常规性问题，大幅度解放了人力，降低了人工成本。
1万即可投资加盟在线客服系统，拥有万亿企业服务市场。
15、智能家居
智能家居作为一个新兴行业，正以不可抵挡之势迅速崛起。不少传统家电厂商和新兴科技公司积极布局、跑马圈地。
最近公布的智能家居和智能服务设备调查显示，20x年，全球智能家居市场规模达147亿美元，在排除大型家电等大型商品后，智能家居设备的全球市场规模预计到20x年底将达33亿美元，20x年则将达到94亿美元。
如何开展互联网创业
互联网创业，咱们新手就先别想着去标新立异了，先别想着用自己的脑子去思考问题。一开始你最应该做的就是，找到自己想要学习的标杆，去复制他，学习他，优化他，然后再想办法加上自己的风格。大模仿小创新!一定切记：所谓的创新，是在相当熟练的基础上再自然生成的一种本能。
成功有 方法
，失败有原因。对于新手来说，就是找到一套适合自己的赚钱方式，然后狠狠的去执行即可。网络创业也有一套方法论，这是网络创业大佬们经过多年的实操和磨砺 总结
出来的，有了这套方法论，新手可以避免很多没必要的弯路，走上快速成长的道路!
不能实操的项目都是耍流氓!做项目，冲动是魔鬼，不冲动是死鬼。你一定得动起来。大概怎么做?下面开始简单讲解。
在确定创业之后，首先就要找对互联网创业项目。目前网络上充斥着不少创业加盟项目，例如手游创业、智能名片、小程序制作等。选择好创业的方向。创业项目最好选择自己擅长，容易操控的，千万不要盲目跟风，认真参考市场需求。
在找到创业项目后，还要对当下社会情况进行分析，例如搜集有关资料和数据，采用适当的方法，分析研究、探索市场变化规律;了解消费者对产品的态度和需求，包括对某种产品的需求量和销售趋势等等。
互联网创业的主要特点
1、用户至上
传统经济强调顾客就是上帝，这是一种二维经济的关系，商家为付费客户提供服务，然后在互联网经济当中，上帝的范围就会进一步扩大，只要用你的产品或者是服务，那么这些人就是你的上帝。
2、体验为王
互联网让消息变的透明起来，顾客的消费行为自然也会发生变化。在互联网时代，如果你的产品或者是服务做的好，甚至能够超过消费者预期的话，必须就会有消费者愿意买单你的产品，从而更好的帮助你进行传播。
3、免费 商业模式
互联网的商业模式主要由电子商务，广告，和增值服务三种。这三种模式都需要一个前提：庞大而且免费的用户群，这也是互联网创业的主要特点包括什么的重要模式。
只要有庞大的用户群为基础，企业才能够获得利润，如何获取用户，这是很多企业在互联网运营过程中不断思考的问题。
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