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所属会议：GIAC 2017全球互联网架构大会会议地点：上海

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文档介绍

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Angel是一个源于参数服务器（Parameter Server）理念开发的开源分布式机器学习平台，它的核心设计理念围绕模型，将高维度的大模型合理切分到多个参数服务器节点，并通过高效的模型更新接口和运算函数，以及灵活的同步协议，轻松实现各种高效的机器学习算法。另外基于 PS Service，它还支持 Spark on Angel，无缝切换。模型维度越高，Angel优势越明显。本次演讲将围绕 Angel 的核心框架与设计，让用户对 Angel 有一个全面的认知，并介绍 Angel 上进行算法的开发和优化，让算法工程师轻松开发出可以在 Yarn 集群上高速运行的高维度机器学习算法，并介绍其最新Python接口以及其对在线学习的支持。 1.整体介绍2. Angel的架构3. Algorithms on Angel4. Spark on Angel5. 性能和比较6. 开源与规划

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