騰訊明星AI開源項目再迭代：QQ微信都在用，全棧機器學習能力
允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
還記得騰訊AI開源項目Angel嗎？
沒錯，也是騰訊第一個開源的AI項目。目前在GitHub上Star數已超過4200，Fork數超過1000。
剛剛發(fā)布了3.0版本更新，功能覆蓋機器學習各個階段，開始展現全棧潛力和雄心。
具體詳細我們往下看。
全棧機器學習開源模型
Angel 3.0功能特性涵蓋了機器學習的各個階段：特征工程，模型訓練，超參數調節(jié)和模型服務。
其中，特征工程模塊基于Spark開發(fā)，增強了Spark的特征選擇功能，同時使用特征交叉和重索引，實現了自動特征生成。
這些組件可以無縫地整合進Spark的流水線。
為了讓整個系統更加的智能，Angel 3.0還新增了超參數調節(jié)的功能，目前支持3種算法：隨機搜索，網格搜索和貝葉斯優(yōu)化。
在模型服務方面，Angel 3.0提供了一個跨平臺的組件Angel Serving， 可以為其他平臺提供模型服務。
在生態(tài)方面，Angel也嘗試將參數服務器（PS）能力賦能給其他的計算平臺，目前已經完成了Spark On Angel和PyTorch On Angel兩個平臺的建設。
這兩個平臺各有優(yōu)勢和側重， Spark On Angel使用的是Angel內置的算法核心，主要負責常見推薦領域的機器學習算法和基礎圖算法。
PyTorch On Angel使用PyTorch作為計算核心，主要負責推薦領域深度學習算法和圖深度學習算法。
騰訊開源誠意之作
Angel是基于參數服務器架構的分布式計算平臺，致力于解決稀疏數據大模型訓練以及大規(guī)模圖數據分析問題，它由騰訊與北京大學聯合研發(fā)，兼顧了工業(yè)界的高可用性和學術界的創(chuàng)新性。
自2016年年初在騰訊內部上線以來，Angel 已應用于微信支付、QQ、騰訊視頻、騰訊社交廣告及用戶畫像挖掘等業(yè)務。
2017 年 6 月， Angel在 Github 上低調開源。
2018年9月，Angel 2.0版本發(fā)布，支持千億級模型維度訓練，同時算法庫也更加豐富，首次引入了深度學習算法和圖算法。
同年，Angel加入Linux旗下深度學習基金會（現已更名為 LF AI 基金會(LF AI Foundation)），結合基金會成熟的運營，全面升級的Angel 2.0與國際開源社區(qū)繼續(xù)深入互動，致力于讓機器學習技術更易于上手研究及應用落地的目標。
截至目前，Angel在GitHub上Star數已超過4200，Fork數超過1000。Angel項目目前總共有38位代碼貢獻者，其他包括8位committer，他們總共提交了超過2000個commit。
而騰訊開源在GitHub上整體的項目數也已突破80個，涵蓋AI、云計算、安全等多個領域，累計獲得了超過23萬Star。
從1.0到3.0，Angel從一個單一的模型訓練平臺發(fā)展到涵蓋機器學習各個流程，包含自己生態(tài)的通用計算平臺，代碼量也超過了50萬行。
為了后續(xù)維護和使用的方便，Angel將拆分成8個子項目，統一放在Angel-ML目錄下：
angel，PyTorch On Angel，sona（Spark On Angel），serving，automl，mlcore，math2和format。
傳送門：
https://github.com/Angel-ML
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