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(English Documents Available)

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和图计算平台，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。

Angel的核心设计理念围绕模型。它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和图算法。

Angel基于Java和Scala开发，能在社区的Yarn上直接调度运行，并基于PS Service，支持Spark on Angel，集成了图计算和深度学习算法。

欢迎对机器学习、图计算有兴趣的同仁一起贡献代码，提交Issues或者Pull Requests。请先查阅: Angel Contribution Guide

 Overview

 架构设计
 代码结构
 设计理念
 Spark on Angel
   机器学习
   图计算


 Design
 模型格式
 模型切分（modelPartitioner）
 异步控制（syncController）
 定制函数（psFunc）
 核心接口
 周边辅助

 Quick Start
 Spark on Angel入门

 Deployment

 下载和编译
 本地运行
 Yarn运行
 系统配置
 资源配置指南
 使用OpenBlas给算法加速

 Programming Guide

 Angel编程手册
 Spark on Angel编程手册

 Algorithm
 Angel or Spark On Angel？
 Algorithm Parameter Description
 Angel
	 Traditional Machine Learning Methods
		 Logistic Regression(LR)
		 Support Vector Machine(SVM)
		 Factorization Machine(FM)
		 Linear Regression
		 Robust Regression
		 Softmax Regression
		 KMeans
		 GBDT
		 LDA\ (WarpLDA)
 Spark on Angel
	 Angel Mllib
		 FM
		 DeepFM
		 DeepAndWide
		 DCN
		 XDeepFM
		 AttentionFM
  	     PNN
         FTRL
         Logistic Regression(LR)
         FTRLFM
         GBDT
   Angel Graph
     PageRank
     KCORE
     HIndex
     Closeness
     CommonFriends
     ConnectedComponents
     TriangleCountingUndirected
     Louvain
     LPA
     LINE
     Word2Vec
     GraphSage
     GCN
     DGI

 Community
 Mailing list: [email protected]
 Angel homepage in Linux FD: https://angelml.ai/
 Committers & Contributors
 Contributing to Angel
 Roadmap

 FAQ
 工程类问题
 算法类问题

 Support

 QQ群：20171688

 微信答疑群：（加微信小助手，备注Angel答疑）

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 Papers
  1. PaSca: A Graph Neural Architecture Search System under the Scalable Paradigm. WWW, 2022
  2. Graph Attention Multi-Layer Perceptron. KDD, 2022
  3. Node Dependent Local Smoothing for Scalable Graph Learning. NeurlPS, 2021
  4. PSGraph: How Tencent trains extremely large-scale graphs with Spark?.ICDE, 2020.
  5. DimBoost: Boosting Gradient Boosting Decision Tree to Higher Dimensions. SIGMOD, 2018.
  6. LDA: A Robust and Large-scale Topic Modeling System. VLDB, 2017
  7. Heterogeneity-aware Distributed Parameter Servers. SIGMOD, 2017
  8. Angel: a new large-scale machine learning system. National Science Review (NSR), 2017
  9. TencentBoost: A Gradient Boosting Tree System with Parameter Server.	ICDE, 2017