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Angel v3.0 全栈机器学习平台文档
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文档标签
腾讯
机器
北京大学
工业界
适用性
维度
平台
文档概述
Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优,并具有广泛的适用性和稳定性,模型维度越高,优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
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概览
简介
本章小结
1. 先决条件
架构设计
代码结构
Spark on Angel
设计理念
设计
模型切分(modelPartitioner)
模型格式
异步控制(syncController)
定制函数(psFunc)
GetFunc(获取型函数)
UpdateFunc(更新型函数)
核心接口
周边辅助
Angel编程手册
编程指引
Angel中的计算图
深度学习架构
Spark on Angel编程手册
Angel中的层
Angel中优化器
Angel中的损失函数
Angel中的传输函数
Angel中的学习率Decay
Angel入门
快速开始
Spark on Angel入门
Angel Json配置
PyAngel快速入门
Angel or Spark On Angel?
算法
Algorithm Parameter Description
Angel数据格式
Logistic Regression(LR)
传统机器学习方法 Traditional Machine Learning Methods
Angel
Support Vector Machine(SVM)
Factorization Machine(FM)
Linear Regression
Robust Regression
Softmax Regression
KMeans
GBDT
LDA*
WrapLDA
Deep Neural Network(DNN)
深度学习方法 Deep Learning Methods
Mix Logistic Regression(MLR)
Deep And Wide(DAW)
Deep Factorization Machine(DeepFM)
Neural Factorization Machine(NFM)
Product Neural Network(PNN)
FTRL
Word2Vec
LINE
KCORE
FTRLFM
[Spark on Angel] GBDT
[Spark on Angel] KMeans
[Spark on Angel] Sparse LR with FTRL
Louvain(FastUnfolding)
安装部署 Deployment
本地运行
下载和编译
Yarn运行
系统配置
资源配置指南
API
使用OpenBlas给算法加速
AngelClient
C/C&+&+接口
MLModel
MLLearner
DataBlock <VALUE>
MLRunner
PSModel
辅助
Task
ModelConverter(模型转换器)
GlobalMetrics(全局指标)
ModelLoader(模型加载)
ModelMergeAndConverter(模型合并转换器)
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