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腾讯Angel亮相VLDB,携全新Angel 2.0宣布加入LF深度学习基金会

同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算Angel 2.0。...来自TEG数据平台部Angel首席开发工程师肖品提到:“Angel作为一个分布式机器学习平台,能够在万亿级特征维度条件下运行多种机器学习算法,这是开源系统在面对高维度模型训练时性能表现不佳现状一个重大突破...Angel具有广泛适用性和稳定性,模型维度越高时,平台便有越明显优势。进入Angel2.0,凭借参数服务器支持,Angel可以轻松扩展到千亿级维度特性。...来自小米、华为、新浪微博工程师都曾参与Angel开发,贡献了高质量代码,还有海外人士志愿参与Angel英文文档建设,助力项目走向国际化。...万亿级维度特性计算 a)基于参数服务器,Angel可以轻松扩展到万亿级维度模型 b)针对稀疏大模型场景, Angel对底层数数学库进行了做了优化 c)Angel算法通过pulling/pushing

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腾讯Angel亮相VLDB,携全新Angel 2.0宣布加入LF深度学习基金会

同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算Angel 2.0。...来自TEG数据平台部Angel首席开发工程师肖品提到:“Angel作为一个分布式机器学习平台,能够在万亿级特征维度条件下运行多种机器学习算法,这是开源系统在面对高维度模型训练时性能表现不佳现状一个重大突破...Angel具有广泛适用性和稳定性,模型维度越高时,平台便有越明显优势。进入Angel2.0,凭借参数服务器支持,Angel可以轻松扩展到千亿级维度特性。...来自小米、华为、新浪微博工程师都曾参与Angel开发,贡献了高质量代码,还有海外人士志愿参与Angel英文文档建设,助力项目走向国际化。...万亿级维度特性计算    a)基于参数服务器,Angel可以轻松扩展到万亿级维度模型     b)针对稀疏大模型场景, Angel对底层数数学库进行了做了优化     c)Angel算法通过

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腾讯Angel亮相VLDB,携全新Angel 2.0宣布加入LF深度学习基金会

同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算Angel 2.0。...来自TEG数据平台部Angel首席开发工程师肖品提到:“Angel作为一个分布式机器学习平台,能够在万亿级特征维度条件下运行多种机器学习算法,这是开源系统在面对高维度模型训练时性能表现不佳现状一个重大突破...Angel具有广泛适用性和稳定性,模型维度越高时,平台便有越明显优势。进入Angel2.0,凭借参数服务器支持,Angel可以轻松扩展到千亿级维度特性。...来自小米、华为、新浪微博工程师都曾参与Angel开发,贡献了高质量代码,还有海外人士志愿参与Angel英文文档建设,助力项目走向国际化。...万亿级维度特性计算     a)基于参数服务器,Angel可以轻松扩展到万亿级维度模型     b)针对稀疏大模型场景, Angel对底层数数学库进行了做了优化     c)Angel算法通过

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Angel推荐算法在游戏推荐中应用

文章作者:王培军 腾讯 高级工程师 整理编辑:李沛欣 出品平台:DataFunTalk、AI启蒙者 导读:Angel是腾讯自研分布式高性能机器学习平台,支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景...Angel深度学习平台已应用在腾讯很多个场景中。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐中应用。...01 游戏平台上游戏推荐 这张图看到是Steam平台上一个游戏推荐应用。Steam平台主要是使用标签推荐方法,它标签主要是基于用户选择去收集信息。...如果是经典算法,有一个很大核心问题:怎么去结合用户画像,还有物品画像,参与到DeepFM建立?...这个分类依据,是Class之前所做权重分布,从Deep FM一部分模型研发而来一部分。 Deep FM模型random部分有很多类别特征

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解密Angel PowerFL联邦学习平台中纵向GBDT算法

导语:  GBDT(或XGBoost)算法是一种十分流行树集成学习算法,不但是数据科学竞赛常胜工具,在工业界具体业务场景也有广泛落地场景。...本文聚焦腾讯自研联邦学习平台Angel PowerFL中纵向联邦GBDT算法实现,介绍纵向联邦GBDT算法原理和流程,并讲解相关优化技术。...为了解决这种供需矛盾,腾讯自研联邦学习平台Angel PowerFL(以下简称PowerFL)针对纵向联邦GBDT算法瓶颈进行了一系列分析与优化,并提出一种高效纵向联邦GBDT算法实现。...在GBDT所采取Boosting策略中,第棵决策树学习是前棵决策树预测值残差。...在直方图构建完成后,直方图上每个桶是梯度汇总,如年龄在范围内且落入该树结点所有样本梯度之和。

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面向高维度机器学习计算框架-Angel

另外,北京大学崔斌教授及其学生也共同参与了Angel项目的研发。 在实际生产任务中,Angel在千万级到亿级特征纬度条件下运行SGD,性能是成熟开源系统Spark数倍到数十倍不等。...丰富线性代数及优化算法库: Angel更提供了高效向量及矩阵运算库(稀疏/稠密),方便了用户自由选择数据、参数表达形式。...友好任务运行及监控: Angel也具有友好任务运行方式,支持基于Yarn任务运行模式。同时,AngelWeb App页面也方便了用户查看集群进度。...(这里Angel使用是BSP模式)。...另外,项目组正在计划把Angel进行开源,我们会在后续合适时机进行公开。

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Spark 机器学习加速器:Spark on Angel

在V1.0.0推出时候,就已经具备了Spark on Angel功能,基于Angel为Spark加上了PS功能,在不变中加入了变化因素,可谓如虎添翼。...3.L-BFGSSpark on Angel实现 3.1 实现框架 Spark on Angel借助Angel PS-Service功能为Spark引入PS角色,减轻整个算法流程对driver依赖...“轻易强快”Spark on Angel Spark on AngelAngel为解决Spark在机器学习模型训练中缺陷而设计“插件”,没有对Spark做"侵入式"修改,是一个独立框架。...4.1 轻 --- "插件式"框架 Spark on AngelAngel为解决Spark在机器学习模型训练中缺陷而设计“插件”。...Spark on Angel没有对Spark中RDD做侵入式修改,Spark on Angel是依赖于Spark和Angel框架,同时其逻辑又独立于Spark和Angel

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Angel 3.1:高性能图计算三体艺术

| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目,2019年在基金会孵化过程中,完成了3.0版本发布,并于同年在基金会顺利毕业。...作为面向机器学习第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析问题。 ?...因此,在3.1.0版本中,Angel加强了自身图计算能力。...Angel Graph通过Spark On Angel或Pytorch进行分布式训练,可以轻松支持十亿级顶点、千亿级边大规模图计算。 2.端到端图计算。...工业界大数据生态多为Spark、Hadoop。Angel Graph基于Spark On Angel架构,可以无缝衔接Spark,以便利用Spark ETL能力,支持端到端图学习。

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专访 | Angel团队负责人黄明:历时半年,腾讯Angel为了开源都经历了些什么?

Github 上,其他团队研发人员与 Angel 开发团队就问题进行探讨 这并不是 Angel 首次亮相,去年 5 月,面向高维度机器学习分布式计算框架 Angel 进入大众视野;12 月 18...(详见《腾讯 Angel 1.0 正式版发布:基于 Java 与 Scala 机器学习高性能计算平台》) 在谈及新一代 Angel 平台时,黄明表示,Spark on Angel 是此次平台升级一大亮点...这次腾讯开源 Angel 时候,直接将 Spark on Angel 也开源了,希望能够带动更多 Spark 工程师投入到机器学习领域中,利用 Spark 和 Angel 配合来做机器学习。...同时,Angel PSServer 也不再只服务于 Angel Client,只要能够实现 AngelPSClient 接口,其它机器学习框架也能可以接入 Angel。...在 Angel 提供 PSService 和 psFunc 基础上,Spark 可以充分利用 Angel PS,可以以最小修改代价,实现高速训练大模型能力。

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Angel:深度学习在腾讯广告推荐系统中实践

导读:Angel是腾讯自研分布式高性能机器学习平台,支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel深度学习平台已应用在腾讯很多个场景中。...Angel机器学习平台架构 Angel机器学习平台是腾讯自研基于传统Parameter Server架构高性能分布式机器学习平台如图1所示,详细架构图如图2所示。...Fig2 Angel机器学习平台架构图 Angel机器学习平台设计时就考虑到了很多问题,首先是易用性,Angel机器学习平台编程接口简单,可快速上手使用,支持训练数据和模型自动化切分,减少用户干预...之后是灵活性,Angel实现了ANGEL_PS_WORKER和ANGEL_PS_SERVICE两种模式,ANGEL_PS_WORKER模式下模型训练和推理服务由Angel平台自身PS和Worker完成...而ANGEL_PS_SERVICE模式下,Angel只启动Master和PS,具体计算交给其他计算平台(如Spark,TensorFlow)负责,Angel只负责提供Parameter Server功能

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【技术分享】Spark机器学习加速器:Spark on Angel

在V1.0.0推出时候,就已经具备了Spark on Angel功能,基于Angel为Spark加上了PS功能,在不变中加入了变化因素,可谓如虎添翼。...3.L-BFGSSpark on Angel实现 3.1 实现框架 Spark on Angel借助Angel PS-Service功能为Spark引入PS角色,减轻整个算法流程对driver依赖...“轻易强快”Spark on Angel Spark on AngelAngel为解决Spark在机器学习模型训练中缺陷而设计“插件”,没有对Spark做"侵入式"修改,是一个独立框架。...4.1 轻 --- "插件式"框架 Spark on AngelAngel为解决Spark在机器学习模型训练中缺陷而设计“插件”。...Spark on Angel没有对Spark中RDD做侵入式修改,Spark on Angel是依赖于Spark和Angel框架,同时其逻辑又独立于Spark和Angel

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意思文献

该论文作者为 Sepp Hochreiter,也就是当年和 Jürgen Schmidhuber 一起发明 LSTM 大牛,之前 ELU 同样来自于他们组。...有趣是,这篇 NIPS 投稿论文虽然只有 9 页正文,却有着如同下图一样 93 页证明附录。...值得一提是,该研究没有使用任何循环或卷积神经网络,全部依赖注意力机制。正如文章标题所说:“注意力机制是你需要全部(Attention Is All You Need)。...在某些情况下,这种方法只需要30分钟反馈就足以训练系统,包括教会系统一个全新、复杂行为,例如使模拟机器人做后空翻。...该方法核心思想是,使用Q-learning来学习一个小型标签训练数据上数据标签策略,然后再利用该模型来自动标注嘈杂网络数据,以获得新视觉概念。

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