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腾讯首个AI开源项目Angel升级,发布里程碑3.0版本

www.plantryweb.com2019-09-12
腾讯首个AI开源项目Angel升级发布了里程碑版本3.0

最近,腾讯发布了第一个AI开源项目Angel 3.0版本,而Angel 3.0的演化版试图构建一个全栈机器学习平台。

天使是什么?

首先是科学,Angle是一个基于参数服务器架构的分布式计算平台,专门用于解决由腾讯和北京大学联合开发的稀疏数据模型训练和大规模图形数据分析问题。

最新版本的3.0具有机器学习各个阶段的功能:特征工程,模型培训,超参数调整和模型服务。

Angel的特征工程模块基于Spark开发,它增强了Spark的特征选择功能,并使用特征交集和重新索引来实现自动特征生成。这些组件可以无缝集成到Spark的管道中。为了使整个系统更加智能化,Angel 3.0还增加了一个超参数调整功能。目前,它支持三种算法:随机搜索,网格搜索和贝叶斯优化。

在模型服务方面,Angel 3.0提供了Angel Serving,这是一个跨平台组件,不仅满足Angel自身的需求,还为其他平台提供模型服务。

在生态方面,Angel还尝试将参数服务器(PS)功能授权给其他计算平台,并完成了Spark On Angel和PyTorch On Angel的构建。

这两个平台都有自己的优势和重点。 Spark On Angel使用Angel的内置算法核心,主要负责公共推荐区域中的机器学习算法和基本图算法。 PyTorch On Angel使用PyTorch作为计算核心,主要负责推荐基于域的深度学习算法和基于图形的深度学习算法。

回顾Angle的历史。 2017年6月,Angel在Github上淡化了开源。经过两周的开源,该项目在Github上产生了183 Watch,1693 Star和389 Fork,并吸引了许多行业工程师的关注和贡献。

2018年9月,Angel 2.0发布,支持1000亿级模型的维度培训。同时,算法库更丰富。这是第一次引入深度学习算法和图算法。同年,Angel加入了基于Linux的深度学习基金会(现更名为LF AI基金会),该基金会继续与国际开源社区通过升级后的Angell 2.0进行互动,以便让机器学习技术更容易进行实践研究和申请。

到目前为止,GitHub上的Angel's Star数量已超过4200,Fork数量已超过1000.Angel项目目前共有38个代码贡献者,其中包括8个提交者,他们提交了超过2,000个提交。腾讯开源还在GitHub上突破了80个项目,涵盖人工智能,云计算,安全和其他领域,总计超过230,000颗星。

从1.0到3.0,Angel已从单一模型培训平台发展成为通用计算平台,涵盖机器学习的所有过程,包括其自身的生态学,拥有超过500,000行代码。

为了后续维护和易用性,Angel将分为8个子项目,并放置在Angel-ML目录中(On Angel,Sona(Spark On Angel),服务,automl,mlcore,math2和格式。

在应用方面,据了解,自2016年初腾讯推出以来,Angel已应用于微信支付,QQ,腾讯视频,腾讯社交广告和用户形象挖掘。

在过去的12个月里,安吉尔在腾讯的任务数量大幅增长,增长了150%。值得一提的是,Spark On Angel的任务数量增加了十倍。为了使Spark On Angel更易于使用,3.0版本已经大大升级了Spark On Angel。

Angel正式维护一个QQ群与外部开发者沟通。组用户统计信息表明:

21: 25

来源:雷锋网

腾讯首个AI开源项目Angel升级发布了里程碑版本3.0

最近,腾讯发布了第一个AI开源项目Angel 3.0版本,而Angel 3.0的演化版试图构建一个全栈机器学习平台。

天使是什么?

首先是科学,Angle是一个基于参数服务器架构的分布式计算平台,专门用于解决由腾讯和北京大学联合开发的稀疏数据模型训练和大规模图形数据分析问题。

最新版本的3.0具有机器学习各个阶段的功能:特征工程,模型培训,超参数调整和模型服务。

Angel的特征工程模块基于Spark开发,它增强了Spark的特征选择功能,并使用特征交集和重新索引来实现自动特征生成。这些组件可以无缝集成到Spark的管道中。为了使整个系统更加智能化,Angel 3.0还增加了一个超参数调整功能。目前,它支持三种算法:随机搜索,网格搜索和贝叶斯优化。

在模型服务方面,Angel 3.0提供了Angel Serving,这是一个跨平台组件,不仅满足Angel自身的需求,还为其他平台提供模型服务。

在生态方面,Angel还尝试将参数服务器(PS)功能授权给其他计算平台,并完成了Spark On Angel和PyTorch On Angel的构建。

这些平台中的每一个都有其优点和重点。 Spark On Angel使用Angel的内置算法核心,该核心负责常见推荐区域中的机器学习算法和基本图算法。 PyTorch On Angel使用PyTorch作为计算核心,主要负责推荐领域深度学习算法和图形深度学习算法。

回顾角度的历史。 2017年6月,Angel在Github上做了一个低调的开源。开源两周,这个项目已经在Github 183 Watch,1693 Star,389 Fork上收获,并吸引了众多行业工程师的关注和贡献。

2018年9月,Angel 2.0发布,支持1000亿模型尺寸的培训,算法库也更丰富。首次介绍了深度学习算法和图算法。同年,Angel加入了Linux深度学习基金会(现更名为LF AI基金会),并与基金会的成熟运营相结合,升级后的Angel 2.0继续与国际开源社区互动,并致力于机器学习。技术更容易开始研究和应用目标。

截至目前,Angel在GitHub上拥有超过4,200颗星,超过1,000个Fork。 Angel项目目前共有38个代码贡献者,另一个包括8个提交者,他们共提交了超过2000个提交。腾讯在GitHub上的项目总数已超过80个,涵盖人工智能,云计算,安全等领域,并已累计超过23万颗星。

从1.0到3.0,Angel从单一的模型培训平台演变为机器学习过程,包括他自己的生态通用计算平台,代码大小超过500,000行。

为了后续维护和易用性,Angel将分为8个子项目,并放置在Angel-ML目录中(On Angel,Sona(Spark On Angel),服务,automl,mlcore,math2和格式。

在应用方面,据了解,自2016年初腾讯推出以来,Angel已应用于微信支付,QQ,腾讯视频,腾讯社交广告和用户形象挖掘。

在过去的12个月里,安琪在腾讯内部的任务数量大幅增长,增长了150%。值得一提的是,星火天使的任务数量增加了10倍。为了使星火天使更易于使用,3.0版对星火天使进行了大幅升级。

安琪正式维护了一个QQ群,与外部开发者进行交流。有关组用户的统计信息表明:

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