腾讯高性能分布式机器学习平台 Angel 2.0.2 发布

Angel 2.0.2 版本已发布。该版本对 Spark On Angel FTRL 算法做了进一步的优化，添加了对 float 模型格式的支持，同时优化了模型划分分区数设置，一个合理的模型分区数对提升计算性能是非常有益的；在系统层，添加了 PR RPC 最大重试次数限制， 避免任务在某些不可恢复异常下一直卡住。这个版本也加入了一些数学库的优化。

• [ISSUE-655] 优化 Spark On Angel FTRL 模型分区数配置，避免在高维度模型场景下模型分区数太多导致的 pull/push 性能低下的问题
• [ISSUE-656] 在 Spark On Angel FTRL 中添加 float 模型数据格式
• [ISSUE-658] 优化数学库：当用户配置了 sparse vector 的最大元素个数时，关闭掉预 rehash
• [ISSUE-632] 给 PS RPC 添加最大重试次数限制

发行说明

Angel 是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。 Angel 由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。

下载地址：

• angel-2.0.2-bin.zip
• Source code(zip)
• Source code(tar.gz)

转自 https://www.oschina.net/news/104154/angel-2-0-2-released