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本帖最后由 周天 于 2018-1-2
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本帖最后由 lqf921205 于 2018-4-14 22:32 编辑 原文链接:https://blog.csdn.net/lqf921205/article/details/798614941. CS224D2. NLP到W
本帖最后由 lqf921205 于 2018-4-14 22:
https://pan.baidu.com/s/10QwrNQd6RnEgFD_sZFs
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腾讯 Angel 1.0 正式版发布,机器学习高性能计算平台

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发表于 2017-6-17 22:48:37 | 显示全部楼层 |阅读模式

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       在去年 12 月 18 日的腾讯大数据技术峰会暨 KDD China 技术峰会上,腾讯大数据宣布推出了面向机器学习的「第三代高性能计算平台」——Angel,并表示将于 2017 年开放其源代码。现在,2017 年已经大约过去了一半, Angel 1.0 正式版发布了。
Angel 1.0.0 新特性:
1.ParameterServer 功能
  • 基于 Matrix/Vector 的模型自动切分和管理,兼顾稀疏和稠密两种格式
  • 支持对 Model 进行 Push 和 Pull 操作,可以自定义复杂的 psFunc
  • 提供多种同步控制机制(BSP/SSP/ASP)

2. 开发运行
  • 语言支持:系统基于 Scala 和 Java 开发,用户也可以自由选择
  • 部署方便:可以直接在 Yarn 社区版本中运行,也支持本地调试模式
  • 数据切分: 自动切分读取训练数据,默认兼容了 Hadoop FS 接口
  • 增量训练:训练过程中会自动 Checkpoint,而且支持加载模型后,增量训练

3.PS Service
  • 只启动 PSServer 和 PSAngent,为其他分布式计算平台提供 PS 服务
  • 基于 PS-Service,不需要修改 Spark 核心代码,直接开发 Spark-on-Angel 算法,该模式无缝支持 Breeze 数值运算库

4. 算法库
  • 集成 Logistic Regression,SVM,KMeans,LDA,MF,GBDT 等机器学习算法
  • 多种优化方法,包括 ADMM,OWLQN,LBFGS 和 GD
  • 支持多种损失函数、评估指标,包含 L1、L2 正则项

5. 算法优化
  • LDA 采用了 F+LDA 算法用于加速采样的速度,同时利用流式参数获取的方法减少网络参数获取的延迟
  • GBDT 使用两阶段树分裂算法,将部分计算转移到 PS,减少网络传输,提升速度

下载地址:
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