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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

更新时间  2021-05-16 00:32 阅读
本文摘要:随机搜索,网格搜索和贝叶斯优化三种算法。在模型服务方面,Angel3.0获得了跨平台组件AngelServing,AngelServing不仅能满足Angel本身的市场需求,还能为其他平台提供模型服务。 在生态方面,安吉尔也试图赋予其他计算平台参数服务器(PS)能力。目前,安吉尔已经完成了两个平台的建设。 这两个平台各有优势和重视,Spark线Angel是Angel内置的算法核心,主要负责管理少见推荐领域的机械学习算法和基础图算法。

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随机搜索,网格搜索和贝叶斯优化三种算法。在模型服务方面,Angel3.0获得了跨平台组件AngelServing,AngelServing不仅能满足Angel本身的市场需求,还能为其他平台提供模型服务。

在生态方面,安吉尔也试图赋予其他计算平台参数服务器(PS)能力。目前,安吉尔已经完成了两个平台的建设。

这两个平台各有优势和重视,Spark线Angel是Angel内置的算法核心,主要负责管理少见推荐领域的机械学习算法和基础图算法。PyTorch、Ongel用于PyTorch的核心,主要负责管理推荐领域的深度自学算法和图深度自学算法。总结Angle的历史。

2017年6月,安吉尔在Github高调开源。开源2周,该项目在Github已经收入183Watch,1693Star,389Fork,业界工程师的关注和贡献也很多。2018年9月,Angel2.0版本发布,反对千亿级模式维度培训,同时算法库也更加丰富,首次引进深度自学算法和图算法。

同年,安吉尔再次加入Linux旗下的深度自学基金会(现在改名为LFAI基金会),融合基金会成熟期的运营,升级的安吉尔2.0与国际开源社区理解对话,致力于使机械学习技术更加容易地研究落地的目标。迄今为止,Angel在GitHubStar数达到4200,Fork数达到1000。Angel项目目目前共有38名代码贡献者,其他包括8名committer,共提交了2000名commit。腾讯开源GitHub整体项目数也突破80个,包括AI、云计算、安全性等多个领域,共获得23万Star。

从1.0到3.0,安吉尔从单一的模型培训平台发展到包括机器学习的各个过程,包括自己生态的标准化计算平台,代码量也达到50万行。为了确保以前使用的便利性,安吉尔将拆卸分为8个子项目,统一放置在安吉尔-ML目录下(https://github.com/安吉尔-ML):安吉尔、PytorchontAngel、sona(Sparkonangang)、serving、automl、mlcore、math2和format。应用于2016年初在腾讯内部上线以来,Angel应用于微信缴纳、QQ、腾讯录像、腾讯社交广告和用户图像挖掘等业务。

在过去的12个月里,安吉尔在腾讯的任务数量迅速增加,增长率超过150%。值得一提的是,Spark·奥尼尔的任务数量迅速增加了10倍,为了使Spark更容易理解,3.0版本大幅升级了Spark·奥尼尔。

Angel正式确保QQ群与外部开发人员交流,群用户统计资料显示,Angel的大部分用户来自中国,主要产于北京、上海、杭州、成都和深圳等互联网行业比较发达的城市。多达100家公司和科研机构用于或测试安卓,包括微博、华为息技术公司:微博、华为和百度。(公共编号:)原始文章允许禁止发布。

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