开源项目介绍｜Angel-高性能分布式机器学习平台
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划
开源项目介绍
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Angel项目介绍
腾讯自主研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台，支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持几万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。
Angel项目导师介绍
欧阳文、孙瑞鸿
Angel开源项目负责人
导师寄语：
Angel是腾讯自研高性能分布式机器学习和图计算平台。通过学习，你将了解顶级分布式机器学习平台架构设计原理以及AI算法落地细节，轻松玩转机器学习和图计算，对以后的学习和工作都大有益处。
Angel相关资料
Angel项目地址：
https://github.com/Angel-ML/angel
Angel文档地址：
https://github.com/Angel-ML/angel/blob/master/README_CN.md
Angel任务实战项目
编程任务
【题目】
基于Angel实现Struct2Vec算法
内容：Struct2Vec提出了一种新的框架用于在表示网络中节点的同时保持节点的结构特性，从而能够挖掘出网络中节点的空间结构相似性，在许多图场景中得到了广泛应用。
预备知识:
1.Struct2Vec算法论文:
https://arxiv.org/pdf/1704.03165.pdf 2.Java, Scala
3.Spark on Angel
预期结果： 1.初级：基于Angel实现单机Struct2Vec算法 2.中级：基于Angel实现分布式Struct2Vec算法 3.高级：文档与测试Demo，在多种数据集(如：Barbell graph)上有高效的训练性能并输出关键指标
收获： 1.理解图表示学习算法的实现逻辑，熟悉Angel、Spark等组件功能 2.分布式系统的性能优化实践经验
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