Angel是騰訊第三代的計算平臺，使用Java和Scala語言開發，面向機器學習的高性能分布式計算框架，它采用參數服務器架構，解決了上一代框架的擴展性問題，支持數據并行及模型并行的計算模式，能支持十億級別維度的模型訓練。
基本簡介：
Angel 是一個基于參數服務器（Parameter Server）理念開發的高性能分布式機器學習平臺，它基于騰訊內部的海量數據進行了反復的調優，并具有廣泛的適用性和穩定性，模型維度越高，優勢越明顯。Angel 由騰訊和北京大學聯合開發，兼顧了工業界的高可用性和學術界的創新性。
Angel 的核心設計理念圍繞模型。它將高維度的大模型合理切分到多個參數服務器節點，并通過高效的模型更新接口和運算函數，以及靈活的同步協議，輕松實現各種高效的機器學習算法。
Angel 基于 Java 和 Scala 開發，能在社區的 Yarn 上直接調度運行，并基于 PS Service，支持 Spark on Angel，未來將會支持圖計算和深度學習框架集成。
技術特點：
Angel還采用了多種業界最新技術和騰訊自主研發技術，如SSP（Stale synchronous Parallel）、異步分布式SGD、多線程參數共享模式HogWild、網絡帶寬流量調度算法、計算和網絡請求流水化、參數更新索引和訓練數據預處理方案等。這些技術使Angel性能大幅提高，達到常見開源系統Spark的數倍到數十倍，能在千萬到十億級的特征維度條件下運行。
在系統易用性上，Angel提供豐富的機器學習算法庫及高度抽象的編程接口、數據計算和模型劃分的自動方案及參數自適應配置，同時，用戶能像使用MR、Spark一樣在Angel上編程，我們還建設了拖拽式的一體化的開發運營門戶，屏蔽底層系統細節，降低用戶使用門檻。另外，Angel還支持深度學習，它支持Caffe、TensorFlow和Torch等業界主流的深度學習框架，為其提供計算加速。
版本特性：
Angel 1.0.0 新特性：
1.ParameterServer 功能
基于 Matrix/Vector 的模型自動切分和管理，兼顧稀疏和稠密兩種格式
支持對 Model 進行 Push 和 Pull 操作，可以自定義復雜的 psFunc
提供多種同步控制機制（BSP/SSP/ASP）
2. 開發運行
語言支持：系統基于 Scala 和 Java 開發，用戶也可以自由選擇
部署方便：可以直接在 Yarn 社區版本中運行，也支持本地調試模式
數據切分: 自動切分讀取訓練數據，默認兼容了 Hadoop FS 接口
增量訓練：訓練過程中會自動 Checkpoint，而且支持加載模型后，增量訓練
3.PS Service
只啟動 PSServer 和 PSAngent，為其他分布式計算平臺提供 PS 服務
基于 PS-Service，不需要修改 Spark 核心代碼，直接開發 Spark-on-Angel 算法，該模式無縫支持 Breeze 數值運算庫
4. 算法庫
集成 Logistic Regression，SVM，KMeans，LDA，MF，GBDT 等機器學習算法
多種優化方法，包括 ADMM，OWLQN，LBFGS 和 GD
支持多種損失函數、評估指標，包含 L1、L2 正則項
5. 算法優化
LDA 采用了 F+LDA 算法用于加速采樣的速度，同時利用流式參數獲取的方法減少網絡參數獲取的延遲
GBDT 使用兩階段樹分裂算法，將部分計算轉移到 PS，減少網絡傳輸，提升速度
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