近日，騰訊低調發(fā)布首個AI開源項目Angel 3.0版本，進化版的Angel 3.0則嘗試打造一個全棧的機器學習平臺。

Angel是什么？

先來科普一下，Angle是基于參數(shù)服務器架構的分布式計算平臺，致力于解決稀疏數(shù)據(jù)大模型訓練以及大規(guī)模圖數(shù)據(jù)分析問題，由騰訊與北京大學聯(lián)合研發(fā)。

最新版本的3.0，功能特性涵蓋了機器學習的各個階段：特征工程，模型訓練，超參數(shù)調節(jié)和模型服務。

Angel的特征工程模塊基于Spark開發(fā)，增強了Spark的特征選擇功能，同時使用特征交叉和重索引實現(xiàn)了自動特征生成。這些組件可以無縫地整合進Spark的流水線。為了讓整個系統(tǒng)更加的智能，Angel 3.0還新增了超參數(shù)調節(jié)的功能，目前支持隨機搜索，網(wǎng)格搜索和貝葉斯優(yōu)化三種算法。

在模型服務方面，Angel 3.0提供了一個跨平臺的組件Angel Serving， Angel Serving不僅可以滿足Angel自身的需求，還可以為其他平臺提供模型服務。

在生態(tài)方面，Angel也嘗試將參數(shù)服務器（PS）能力賦能給其他的計算平臺，目前已經(jīng)完成了Spark On Angel和PyTorch On Angel兩個平臺的建設。

這兩個平臺各有優(yōu)勢和側重，Spark On Angel使用的是Angel內(nèi)置的算法核心，主要負責常見推薦領域的機器學習算法和基礎圖算法。 PyTorch On Angel使用PyTorch作為計算核心，主要負責推薦領域深度學習算法和圖深度學習算法。

回顧Angle 的歷史。2017 年 6 月， Angel 在 Github 上低調開源。開源兩周，這個項目在 Github 上已收獲 183 Watch，1693 Star，389 Fork，也吸引了許多業(yè)界工程師關注與貢獻。

2018年9月，Angel 2.0版本發(fā)布，支持千億級模型維度訓練，同時算法庫也更加豐富，首次引入了深度學習算法和圖算法。同年，Angel加入Linux旗下深度學習基金會（現(xiàn)已更名為 LF AI 基金會(LF AI Foundation)），結合基金會成熟的運營，升級的Angel 2.0與國際開源社區(qū)繼續(xù)深入互動，致力于讓機器學習技術更易于上手研究及應用落地的目標。

截至目前，Angel在GitHub上Star數(shù)已超過4200，F(xiàn)ork數(shù)超過1000。Angel項目目前總共有38為代碼貢獻者，其他包括8位committer，他們總共提交了超過2000個commit。而騰訊開源在GitHub上整體的項目數(shù)也已突破80個，涵蓋AI、云計算、安全等多個領域，累計獲得了超過23萬Star。

從1.0到3.0，Angel從一個單一的模型訓練平臺發(fā)展到涵蓋機器學習各個流程，包含自己生態(tài)的通用計算平臺，代碼量也超過了50萬行。

為了后續(xù)維護和使用的方便，Angel將拆分成8個子項目，統(tǒng)一放在Angel-ML目錄下（https://github.com/Angel-ML）：angel，PyTorch On Angel，sona（Spark On Angel），serving，automl，mlcore，math2和format。

而在應用上，據(jù)了解，自2016年年初在騰訊內(nèi)部上線以來，Angel 已應用于微信支付、QQ、騰訊視頻、騰訊社交廣告及用戶畫像挖掘等業(yè)務。

在過去12個月，Angel在騰訊內(nèi)部的任務數(shù)量有了非常明顯的增長，增幅達到150%。值得一提的是，Spark On Angel的任務數(shù)增長了10倍，為了讓Spark On Angel更加的易用，3.0版本對Spark On Angel做了大幅度升級。

Angel官方還維護了一個QQ群與外部開發(fā)者進行交流，對群用戶的統(tǒng)計表明：

Angel的絕大部分用戶來自中國，主要分布在北京，上海，杭州，成都和深圳等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)比較發(fā)達的城市。有超過100家的公司和科研機構在使用或測試Angel，其中包括了中國最頂級的IT公司：微博，華為和百度等。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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