50万行代码量，腾讯开源框架Angel3.0发布，迈向全栈机器学习平台( 三 )_机器之心报道机器之心编辑部近年来

最上层是两个公共组件：AutoML 和模型服务。

据腾讯介绍，Angel 3.0 的发布意在打造一个全栈的机器学习平台，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。下图总结了 Angel 3.0 的新特性，红色的表示新增特性，白色的表示已有的但在持续改进的特性。

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。

对比 TensorFlow、PyTorch

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