腾讯广告大模型背后的太极机器学习平台之参数服务器AngelPS技术揭秘
直播主题：【腾讯广告大模型背后的太极机器学习平台之参数服务器AngelPS技术揭秘】
腾讯太极机器学习平台之大模型参数服务器AngelPS项目历时2年。
从0到1自主研发，不断突破技术极限，先后经历了原有PS模型迁移、TF架构适配、模型规模逐步突破100G、500G、1TB量级等多个研发阶段。
目前已顺利支持广告精排T级超大模型，支持更多维度特征融合、更复杂模型结构的优化探索。AngelPS项目已在多个广告多个模型流量场景实现100%放量，并取得了较好的GMV收益。
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腾讯太极机器学习平台之大模型参数服务器AngelPS项目历时2年。
从0到1自主研发，不断突破技术极限，先后经历了原有PS模型迁移、TF架构适配、模型规模逐步突破100G、500G、1TB量级等多个研发阶段。
目前已顺利支持广告精排T级超大模型，支持更多维度特征融合、更复杂模型结构的优化探索。AngelPS项目已在多个广告多个模型流量场景实现100%放量，并取得了较好的GMV收益。
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腾讯太极机器学习平台之大模型参数服务器AngelPS项目历时2年。
从0到1自主研发，不断突破技术极限，先后经历了原有PS模型迁移、TF架构适配、模型规模逐步突破100G、500G、1TB量级等多个研发阶段。
目前已顺利支持广告精排T级超大模型，支持更多维度特征融合、更复杂模型结构的优化探索。AngelPS项目已在多个广告多个模型流量场景实现100%放量，并取得了较好的GMV收益。
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腾讯太极机器学习平台之大模型参数服务器AngelPS项目历时2年。
从0到1自主研发，不断突破技术极限，先后经历了原有PS模型迁移、TF架构适配、模型规模逐步突破100G、500G、1TB量级等多个研发阶段。
目前已顺利支持广告精排T级超大模型，支持更多维度特征融合、更复杂模型结构的优化探索。AngelPS项目已在多个广告多个模型流量场景实现100%放量，并取得了较好的GMV收益。
直播详情
讲师
2008年北京大学硕士毕业，先后从事异构计算和深度学习框架的研发。2020年加入腾讯，负责机器学习超大模型的训练 与推理框架研发，带领团队开发了AngelPS参数服务器，支持万亿参数规模，实现超大模型的训练和推理一体化架构，并落地腾讯广告推荐系统，助力广告模型规模进一步突破。
内容纲要
广告推荐大模型的训练和在线推理服务，业界已经多次证明分布式PS(参数服务器)架构是最佳选择。
本次直播将介绍【腾讯广告大模型背后的太极机器学习平台】最重要组件之一：
参数服务器AngelPS系统的核心功能设计；
包含在线训练和推理一体化的参数服务器架构，
分钟级模型发布解决方案，高吞吐、低时延、高可用的方案设计。
详细阐述AngelPS是如何解决广告大模型平台的各种技术挑战，
并最终达成目标，成为工业级分布式参数服务器系统。
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腾讯太极机器学习平台
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主办方
腾讯太极机器学习平台
一站式解决算法工程师在应用过程中遇到的模型训练等工程问题
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