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BAT在下一盘大棋?深度盘点国内四大机器学习开源平台

 

知乎上,Caffe 的创始人贾杨清对 PaddlePaddle 评价道:

"很高质量的GPU代码"

"非常好的RNN设计"

"设计很干净,没有太多的 abstraction,这一点比 TensorFlow 好很多"

"设计思路有点老"

"整体的设计感觉和 Caffe ‘心有灵犀’,同时解决了Caffe早期设计当中的一些问题”

最后,贾表示 PaddlePaddle 的整体架构功底很深,是下了功夫的。这方面,倒是赢得了开发者的普遍认同。

总结起来,业内对 PaddlePaddle 的总体评价是“设计干净、简洁,稳定,速度较快,显存占用较小”。

但是,具有这些优点,不保证 PaddlePaddle 就一定能在群雄割据的机器学习开源世界占有一席之地。有国外开发者表示, PaddlePaddle 的最大优点是快。但是,比 TensorFlow 快的开源框架其实有很多:比如 MXNet,Nervana System 的 Neon,以及三星的 Veles,它们也都对分布式计算都很好的支持,但都不如 TensorFlow 普及程度高。这其中有 TensorFlow 庞大用户基础的原因,也得益于谷歌自家 AI 系统的加持。

百度的 AI 产品能够对普及 PaddlePaddle 产生多大的帮助,尚需观察。我们获知,它已经应用于百度旗下的多项业务。百度表示:

“PaddlePaddle 已在百度30多项主要产品和服务之中发挥着巨大的作用,如外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。”

最后,我们来看看对于自家推出的 PaddlePaddle,李彦宏怎么说:

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“经过了五六年的积累,PaddlePaddle实际上是百度深度学习算法的引擎,把源代码开放出来,让同学们、让社会上所有的年轻人能够学习,在它的基础上进行改进,我相信他们会发挥出来他们的创造力,去做到很多我们连想都没有想过的东西。”

2. 腾讯:面向企业的 “Angel”

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2016,鹅厂在 AI 领域展开一系列大动作:

9 月,成立 AI 实验室。

11 月,获得 Sort Benchmark 大赛的冠军

12月18日,在腾讯大数据技术峰会暨 KDD China 技术峰会上对外公开 “Angel” 的存在,并透漏它就是拿下 Sort Benchmark 冠军背后的天使。

(即将)在2017 年一季度,开放 Angel 源代码。

Angel 将成为 PaddlePaddle 之后、BAT 发布的第二个重磅开源平台。那么,它到底是什么?

简单来说,Angel 是面向机器学习的分布式计算框架,由鹅厂与香港科技大学、北京大学联合研发。腾讯表示,它为企业级大规模机器学习任务提供解决方案,可与 Caffe、TensorFlow 和 Torch 等业界主流深度学习框架很好地兼容。但就我们所知,它本身并不算是机器学习框架,而侧重于数据运算。

上个月18日的发布会上,腾讯首席数据专家蒋杰表示:

“面对腾讯快速增长的数据挖掘需求,我们希望开发一个面向机器学习的、能应对超大规模数据集的、高性能的计算框架,并且它要对用户足够友好,具有很低的使用门槛,就这样,Angel 平台应运而生。”

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这其中的关键词,一个是“大”规模数据,另一个是“低”使用门槛。

“大”方面,企鹅表示 Angel 支持十亿级别维度的模型训练:

“Angel 采用多种业界最新技术和腾讯自主研发技术,包括 SSP(Stale synchronous Parallel)、异步分布式SGD、多线程参数共享模式HogWild、网络带宽流量调度算法、计算和网络请求流水化、参数更新索引和训练数据预处理方案等。这些技术使 Angel 性能大幅提高,达到 Spark 的数倍到数十倍,能在千万到十亿级的特征维度条件下运行。”

“低”方面,Angel 并没有采用机器学习领域标配的 Python,而使用企业界程序猿最熟悉的 Java,以及 Scala 。企鹅声明:“在系统易用性上,Angel 提供丰富的机器学习算法库及高度抽象的编程接口、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置。同时,用户能像使用 MR、Spark 一样在 Angel 上编程,我们还建设了拖拽式的一体化的开发运营门户,屏蔽底层系统细节,降低用户使用门槛。”

总的来讲,Angel 的定位是对标 Spark 。蒋杰宣称,它融合了 Spark 和 Petuum 的优点。“以前Spark能跑的,现在Angel快几十倍;以前Spark跑不了的,Angel也能轻松跑出来。”

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