机器学习平台Angel 3.0

秒速五厘米 2024-04-17 06:02 74阅读 0赞

**Angel** (https://github.com/Angel-ML)是基于参数服务器架构的分布式计算平台，致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题，它由腾讯与北京大学联合研发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。

**Angel**是腾讯开源的大规模分布式机器学习平台，专注于稀疏数据高维模型的训练。目前Angel是Linux基金会人工智能(LFAI)孵化项目，相比于TensorFlow, PyTorch和Spark等业界同类平台，它有如下特点：

1、Angel是一个基于Parameter Server（PS）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它具有灵活的可定制函数PS Function（PSF），可以将部分计算下推至PS端。PS架构良好的横向扩展能力让Angel能高效处理千亿级别的模型。

2、Angel具有专门为处理高维稀疏特征特别优化的数学库，性能可达breeze数学库的10倍以上。Angel的PS和内置的算法内核均构建在该数学库之上。

3、Angel擅长推荐模型和图网络模型相关领域（如社交网络分析）。图1是Angel和几个业界主流平台在稀疏数据，模型维度，性能表现，深度模型和生态建设几个维度的对比。Tensorflow和PyTouch在深度学习领域和生态建设方面优势明显，但在稀疏数据和高维模型方面的处理能力相对不足，而Angel正好与它们形成互补，3.0版本推出的PyTorch On Angel尝试将PyTorch和Angel的优势结合在一起。

**Angel与业界主流平台的对比**  
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**Angel 3.0系统架构**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNDQ3MzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
Angel自研的高性能数学库是整个系统的基础，Angel的PS功能和内置的算法内核均是在这个数学库基础之上实现的。

Angel PS提供了高效，稳定和灵活的参数存储和交换服务。在3.0版本中，我们对Angel PS功能进行了扩展，使得它可以存储任意类型的对象，一个典型的例子是在图算法的实现过程中，我们使用Angel PS来存储了大量复杂的对象。

MLcore是Angel自研的一套算法内核，它支持自动求导，可以使用JSON配置文件定义和运行算法。除此之外，在3.0版本中，Angel还集成了PyTorch作为计算引擎。在计算引擎层之上是计算框架，它们可以看作计算引擎的容器，目前支持3种计算框架：原生的Angel，Spark On Angel（SONA）和PyTorch On Angel（PyTONA），这些计算框架可以使得Spark和PyTorch用户可以无缝切换到Angel平台。最上层是两个公共组件：AutoML和模型服务。

**Angel 3.0新特性**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNDQ3MzAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
图6提供了一个Angel 3.0特性的整体视图。Angel 3.0试图打造一个全栈机器学习平台，它的功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。

Angel的特征工程模块基于Spark开发，增强了Spark的特征选择功能，同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能，Angel 3.0新增了超参数调节的功能，目前支持3种算法：随机搜索，网格搜索和贝叶斯优化。在模型服务方面，Angel 3.0提供了一个跨平台的组件Angel Serving， Angel Serving不仅可以满足Angel自身的需求，还可以为其他平台提供模型服务。

在生态方面，Angel也尝试将PS能力赋能给其他的计算平台，目前已经完成了Spark On Angel和PyTorch On Angel两个平台的建设。这两个平台各有优势和侧重， Spark On Angel使用的是Angel内置的算法核心，主要负责常见推荐领域的机器学习算法和基础图算法。PyToch On Angel使用PyTorch作为计算核心，主要负责推荐领域深度学习算法和图深度学习算法。

**总结：**

Angel 3.0新特性：

自动特征工程：新增特征选择和组合方法，将特征合成、选择和重新索引以pipeline的形式呈现，用来迭代生成高阶合成特征

新的计算引擎：

SONA(加强):特征工程支持索引为Long类型的向量；所有的算法被封装成Spark风格的APIs；SONA上的算法可以作为Spark的补充  
PyTONA(新）：PyTONA作为图学习算法的引擎被引入，目前支持GCN和GraphSage，同时也支持推荐领域的算法。PyTONA采用Python作为交互，因此是用户友好的  
自动机器学习:Angel3.0引入了3种超参数调节算法：网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化  
Angel模型服务：Angel提供一个跨平台的模型服务框架，支持Angel、PyTorch和Spark的模型，性能上与TensorFlow Serving相当  
支持Kubernetes : Angel3.0支持Kubernetes，从而可以在云上运行

Angel开源地址:[https://github.com/Angel-ML][https_github.com_Angel-ML]

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[https_github.com_Angel-ML]: https://github.com/Angel-ML