腾讯首个AI开源项目已长成 从顶级开源基金会毕业
最新消息，腾讯开源项目angel从lf ai基金会毕业，也是中国首个从lf ai基金会毕业的开源项目。
腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰表示：“毕业是angel新的开始，未来我们将进一步开放angel在图计算和联邦学习领域的核心能力。”
腾讯首个ai开源项目已长成
angel是腾讯的首个ai开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，angel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。腾讯在2018年成为lf ai基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目angel。
据lf ai 基金会董事、腾讯ai专家肖涵介绍，lf ai基金会对开源项目的毕业流程有非常严格的规定，基于项目的技术含量、开源生态、社区互动等维度，严格评估项目的成熟度，最终由董事会投票决定能否准予毕业。能够从lf ai毕业，意味着项目已经得到全球技术专家的认可，成为最顶级的ai开源项目。
angel在基金会的孵化过程中获得了快速发展，并完成了从2.0版本到3.0版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。
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。
在模型服务方面，angel 3.0提供了一个跨平台的组件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也尝试将参数服务器（ps）能力共享给其他的计算平台，目前已经完成了spark on angel和pytorch on angel两个平台的建设。
在3.0版本中，angel重点研发了图机器学习功能，包括图表示和图神经网络学习模型，同时提供预处理、图挖掘等端到端数据处理能力，具有丰富的算法库，提供了同构图、异构图多种图计算范式和不同种类的图算法。经过腾讯内部业务的大规模实践，angel在图算法性能上同样表现出众，例如十亿节点、千亿边规模的图结构，运行算法时能以spark graphx三分之一的计算资源，达到十倍处理性能。
除了技术功能上的完善，angel在社区生态上也日趋成熟。据了解，在全行业angel拥有超过 100家公司和机构用户，其中包括微博、华为、微众银行、小米、滴滴等大型互联网企业。基于angel构建的一站式机器学习应用平台智能钛ti，支持了包括微信支付、腾讯广告、微视等在内的诸多腾讯内部产品，同时也通过腾讯云对外开放为更多行业企业提供服务。
截止目前，angel在github上已经获得了5500 star，1400 fork，在技术、应用、生态等方面的优秀表现均得到了开源社区的认可。此前在腾讯2019 techo开发者大会上，蒋杰还宣布了资源管理平台核心tke和分布式数据库tbase的正式开源。腾讯正在成为大数据领域开源最全面的公司。
2019，腾讯的开源大年
开源协同是当前腾讯最重要的技术战略之一。在今年的重庆智博会上，腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾专门提及了对开源的重视，他表示，腾讯希望在科研领域投入更多力量，将通过内外部开源等方式，积极参与“全球科技共同体”的共建。
截止2019年11月，仅在github上，腾讯就开源了91个项目，有超过1000个贡献者参与，获得超过26万个star数，在github全球公司贡献榜上居于前列。腾讯还加入了linux、apache等9大开源基金会，并成为最高级别会员。其中lf ai基金会是由linux基金会发起的人工智能领域的专项开源基金会，旨在倡导和组织ai开源平台和工具共同参与建设，共同享有ip知识产权，创建可持续发展的开源ai生态系统。
2018年，腾讯因在ai开源领域的卓越技术影响力，受邀作为lf ai基金会的初始白金会员加入，拥有董事会和技术咨询委员会席位，并于同年向基金会捐赠高性能分布式机器学习平台angel。
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据lf ai 基金会董事、腾讯ai专家肖涵介绍，lf ai基金会对开源项目的毕业流程有非常严格的规定，基于项目的技术含量、开源生态、社区互动等维度，严格评估项目的成熟度，最终由董事会投票决定能否准予毕业。能够从lf ai毕业，意味着项目已经得到全球技术专家的认可，成为最顶级的ai开源项目。
angel在基金会的孵化过程中获得了快速发展，并完成了从2.0版本到3.0版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。
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。
在模型服务方面，angel 3.0提供了一个跨平台的组件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也尝试将参数服务器（ps）能力共享给其他的计算平台，目前已经完成了spark on angel和pytorch on angel两个平台的建设。
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