ML平台_Angel参考 | 易学教程

Angel 是腾讯开源基于参数服务器（Parameter Server）理念的机器学习框架（为支持超大维度机器学习模型运算而生）。核心设计理念围绕模型，它将高维度的大模型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，实现机器学习算法的高效运行。，开源代码地址：https://github.com/Tencent/angel。 Angel 由 Java 和 Scala 开发，基于 Yarn 调度运行，既能独立运行，高效运行特有的算法，亦能作为 PS Service，支持 Spark 或其它深度学习框架，为其加速。它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的实践和调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。

解释

BSP：（Bulk Synchronous Parallel 整体同步并行计算模型），BSP的概念由Valiant(1990)提出的，“块”同步模型，是一种异步MIMD-DM模型，支持消息传递系统，块内异步并行，块间显式同步，该模型基于一个master协调，所有的worker同步(lock-step)执行, 数据从输入的队列中读取
SSP：（Stale Synchronous Parallel）
ASP：（Asynchronous Parallel）

研发背景

腾讯公司是一家消息平台 + 数字内容的公司，本质上也是一家大数据公司，每天产生数千亿的收发消息，超过 10 亿的分享图片，高峰期间百亿的收发红包。每天产生的看新闻、听音乐、看视频的流量峰值高达数十 T。这么大的数据量，处理和使用上需求如下：

首先业务上存在三大痛点：
- 第一，需要具备 T/P 级的数据处理能力，几十亿、百亿级的数据量，基本上 30 分钟就要能算出来。
- 第二，成本需低，可以使用很普通的 PC Server，就能达到以前小型机一样的效果；
- 第三，容灾方面，原来只要有机器宕机，业务的数据肯定就有影响，各种报表、数据查询，都会受到影响。
其次是需要融合所有产品平台的数据的能力。“以前的各产品的数据都是分散在各自的 DB 里面的，是一个个数据孤岛，现在，需要以用户为中心，建成了十亿用户量级、每个用户万维特征的用户画像体系。以前的用户画像，只有十几个维度主要就是用户的一些基础属性，比如年龄、性别、地域等，构建一次要耗费很多天，数据都是按月更新”。
另外就是需要解决速度和效率方面的问题，以前的数据平台“数据是离线的，任务计算是离线的，实时性差”。

“所以，我们必须要建设一个能支持超大规模数据集的一套系统，能满足 billion 级别的维度的数据训练，而且，这个系统必须能满足我们应用需求的一个工业级的系统。它能解决 big data，以及 big model 的需求，它既能做数据并行，也能做模型并行。”

经过 7 年的不断发展，历经了三代大数据平台：第一代 TDW(腾讯分布式数据仓库), 到基于 Spark 融合 Storm 的第二代实时计算架构，到现在形成了第三代的平台，核心为 Angel 的高性能计算平台。

Angel 项目在 2014 年开始准备，15 年初正式启动，刚启动只有 4 个人，后来逐步壮大。项目跟北京大学和香港科技大学合作，一共有 6 个博士生加入到腾讯大数据开发团队。目前在系统、算法、配套生态等方面开发的人员，测试和运维，以及产品策划及运维，团队超过 30 人。
Angel 平台是使用 Java 和 Scala 混合开发的机器学习框架，用户可以像用 Spark, MapReduce 一样，用它来完成机器学习的模型训练。
Angel 采用参数服务器架构，支持十亿级别维度的模型训练。采用了多种业界最新技术和腾讯自主研发技术，如 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，达到常见开源系统 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。
自在腾讯内部上线以来，Angel 已应用于腾讯视频、腾讯社交广告及用户画像挖掘等精准推荐业务。未来还将不断拓展应用场景，目标是支持腾讯等企业级大规模机器学习任务。

腾讯为何要选择自研？

首先需要一个满足十亿级维度的工业级的机器学习平台，当时有两种思路: 一个是基于第二代平台的基础上做演进，解决大规模参数交换的问题。另外一个，就是新建设一个高性能的计算框架。
当时有研究业内比较流行的几个产品：GraphLab，主要做图模型，容错差；Google 的 Distbelief，还没开源；还有 CMU Eric Xing 的 Petuum，当时很火，不过它更多是一个实验室的产品，易用性和稳定性达不到要求。
“其实在第二代，我们已经尝试自研，我们消息中间件，不论是高性能的，还是高可靠的版本，都是我们自研的。他们经历了腾讯亿万流量的考验，这也给了我们在自研方面很大的信心”。
“同时，第三代高性能计算平台，还需要支持 GPU 深度学习，支持文本、语音、图像等非结构化的数据”。

Angel 的整体架构

Angel在整体架构上参考了谷歌的DistBelief。DistBeilef最初是为深度学习而设计，它使用了参数服务器，以解决巨大模型在训练时的更新问题。参数服务器同样可用于机器学习中非深度学习的模型，如SGD、ADMM、LBFGS的优化算法在面临在每轮迭代上亿个参数更新的场景中，需要参数分布式缓存来拓展性能。Angel在运算中支持BSP、SSP、ASP三种计算模型，其中SSP是由卡耐基梅隆大学EricXing在Petuum项目中验证的计算模型，能在机器学习的这种特定运算场景下提升缩短收敛时间。系统有五个角色:

Master：负责资源申请和分配，以及任务的管理。
Task：负责任务的执行，以线程的形式存在。
Worker：独立进程运行于Yarn的Container中，是Task的执行容器。
ParameterServer：随着一个任务的启动而生成，任务结束而销毁，负责在该任务训练过程中的参数的更新和存储。

WorkerGroup为一个虚拟概念，由若干个Worker组成，元数据由Master维护。为模型并行拓展而考虑，在一个WorkerGroup内所有Worker运行的训练数据都是一样的。虽然我们提供了一些通用模型，但并不保证都满足需求，而用户自定义的模型实现可以实现我们的通用接口，形式上等同于MapReduce或Spark

详细结构如下图

Angel 在运算中支持 BSP（Bulk Synchronous Parallel 整体同步并行计算模型）、SSP（Stale Synchronous Parallel）、ASP（Asynchronous Parallel） 三种计算模型，其中 SSP 是由卡耐基梅隆大学 EricXing 在 Petuum 项目中验证的计算模型，能在机器学习的这种特定运算场景下提升缩短收敛时间。
Angel 支持数据并行及模型并行。
使用了港科大杨强教授的团队做的诸葛弩来做网络调度，ParameterServer 优先服务较慢的 Worker，当模型较大时，能明显降低等待时间，任务总体耗时下降 5%~15%。另外，Angel 整体是跑在 Gaia（Yarn）平台上面的

Angel主要模块：

Client作为客户端可以发送启动或停止、加载或存储模型命令，可以获取运行状态；具体的任务分配、协调调度、资源申请由Master完成；Parameter Sever复杂存储和更新参数，一个Angel计算任务中可以包含多个ParameterSever实例，随着任务启动而生成，随着任务结束而销毁；Work实例负责具体的模型训练或者结果推理，每个Worker可以包含一个或者多个Task，这样的Task可以更方便地共享Worker的公共资源。

Client: Angel 的客户端，它给应用程序提供了控制任务运行的功能。目前它支持的控制接口主要有：启动和停止 Angel 任务，加载和存储模型，启动具体计算过程和获取任务运行状态等。
Master: Master 的职责主要包括：原始计算数据以及参数矩阵的分片和分发；向 Gaia（一个基于 Yarn 二次开发的资源调度系统）申请 Worker 和 ParameterServer 所需的计算资源；协调，管理和监控 Worker 以及 ParameterServer。
Parameter Server: ParameterServer 负责存储和更新参数，一个 Angel 计算任务可以包含多个 ParameterServer 实例，而整个模型分布式存储于这些 ParameterServer 实例中，这样可以支撑比单机更大的模型。
Worker: Worker负责具体的模型训练或者结果预测，为了支持更大规模的训练数据，一个计算任务往往包含许多个 Worker 实例，每个 Worker 实例负责使用一部分训练数据进行训练。一个 Worker 包含一个或者多个 Task，Task 是 Angel 计算单元，这样设计的原因是可以让 Task 共享 Worker 的许多公共资源。

Angel 的系统框架如下图：

PS Service: Angel 支持两种运行模式：ANGEL_PS & ANGEL_PS_WORKER
- ANGEL_PS: PS Service 模式，在这种模式下，Angel 只启动 Master 和 PS，具体的计算交给其他计算平台（如 Spark，Tensorflow）负责，Angel 只负责提供 Parameter Server 的功能。
- ANGEL_PS_WORKER：启动 Master，PS 和 Worker，Angel 独立完成模型的训练。
良好的可扩展性: psf(ps function)为了满足各类算法对参数服务器的特殊需求，Angel 将参数获取和更新过程进行了抽象，提供了 psf 函数功能。用户只需要继承 Angel 提供的 psf 函数接口，并实现自己的参数获取 / 更新逻辑，就可以在不修改 Angel 自身代码的情况下定制自己想要的参数服务器的接口。
同步协议: 支持多种同步协议：除了通用的 BSP（Bulk Synchronous Parallel）外，为了解决 task 之间互相等待的问题，Angel 还支持 SSP（Stale Synchronous Parallel）和 ASP（Asynchronous Parallel）
自定义数据格式：Angel 支持 Hadoop 的 InputFormat 接口，可以方便的实现自定义文件格式。
自定义模型切分方式：默认情况下，Angel 将模型（矩阵）切分成大小相等的矩形区域；用户也可以自定义分区类来实现自己的切分方式。
易用性: 训练数据和模型自动切割：Angel 根据配置的 worker 和 task 数量，自动对训练数据进行切分；同样，也会根据模型大小和 PS 实例数量，对模型实现自动分区。
易用的编程接口：MLModel/PSModel/AngelClient

容错设计和稳定性

PS 容错： PS 容错采用了 checkpoint 的模式，也就是每隔一段时间将 PS 承载的参数分区写到 hdfs 上去。如果一个 PS 实例挂掉，Master 会新启动一个 PS 实例，新启动的 PS 实例会加载挂掉 PS 实例写的最近的一个 checkpoint，然后重新开始服务。这种方案的优点是简单，借助了 hdfs 多副本容灾，而缺点就是不可避免的会丢失少量参数更新。
Worker 容错: 一个 Worker 实例挂掉后，Master 会重新启动一个 Worker 实例，新启动的 Worker 实例从 Master 处获取当前迭代轮数等状态信息，从 PS 处获取最新模型参数，然后重新开始被断掉的迭代。
Master 容错: Master 定期将任务状态写入 hdfs，借助与 Yarn 提供的 App Master 重试机制，当 Angel 的 Master 挂掉后，Yarn 会重新拉起一个 Angel 的 Master，新的 Master 加载状态信息，然后重新启动 Worker 和 PS，从断点出重新开始计算。
慢 Worker 检测: Master 会将收集一些 Worker 计算性能的一些指标，如果检测到有一些 Worker 计算明显慢于平均计算速度，Master 会将这些 Worker 重新调度到其他的机器上，避免这些 Worker 拖慢整个任务的计算进度。

Spark on Angel

Angel 在 1.0 版本开始，就加入了 PS-Service 的特性，不仅仅可以作为一个完整的 PS 框架运行，也可以作为一个 PS-Service，为不具备参数服务器能力的分布式框架，引入 PS 能力，从而让它们运行得更快，功能更强。而 Spark 是这个 Service 设计的第一个获益者。作为一个比较流行的内存计算框架，Spark 的核心概念是 RDD，而 RDD 的关键特性之一，是其不可变性，来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象，在数据分析的领域是没有问题的，能最大化的解决分布式问题，简化各种算子的复杂度，并提供高性能的分布式数据处理运算能力。

然而在机器学习领域，RDD 的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD 凭借着逻辑上不落地的内存计算特性，可以很好的解决迭代的问题，然而 RDD 的不可变性，却不适合参数反复多次更新的需求。这个根本的不匹配性，导致了 Spark 的 MLLib 库，发展一直非常缓慢，从 15 年开始就没有实质性的创新，性能也不好，从而给了很多其它产品机会。而 Spark 社区，一直也不愿意正视和解决这个问题。
现在，由于 Angel 良好的设计和平台性，提供 PS-Service，Spark 可以充分利用 Angel 的参数更新能力，用最小化的修改代价，让 Spark 也具备高速训练大模型的能力，并写出更加优雅的机器学习代码，而不必绕来绕去。Angel 已经支持了 20 多种不同算法，包括 SGD、ADMM 优化算法等，我们也开放比较简易的编程接口，用户也可以比较方便的编写自定义的算法，实现高效的 ps 模型。并提供了高效的向量及矩阵运算库（稀疏 / 稠密），方便了用户自由选择数据、参数的表达形式。在优化算法方面，Angel 已实现了 SGD、ADMM，并支持 Latent DirichletAllocation (LDA)、MatrixFactorization (MF)、LogisticRegression (LR) 、Support Vector Machine(SVM) 等。

Spark on Angel Optimizer， Angel 的优势包括几点：

能高效支持超大规模（十亿）维度的数据训练；
同样数据量下，比 Spark、Petuum 等其他的计算平台性能更好；
有丰富的算法库及计算函数库，友好的编程接口，让用户像使用 MR、Spark 一样编程；
丰富的配套生态，既有一体化的运营及开发门户，又能支持深度学习、图计算等等其他类型的机器学习框架，让用户在一个平台能开发多种类型的应用。

Angel做过的优化

Angel 是基于参数服务器的一个架构，与其他平台相比，在性能上很多优化。

首先，我们能支持 BSP、SSP、ASP 三种不同计算和参数更新模式，
其次，我们支持模型并行，参数模型可以比较灵活进行切分。
第三，我们有个服务补偿的机制，参数服务器优先服务较慢的节点，根据我们的测试结果，当模型较大时，能明显降低等待时间，任务总体耗时下降 5%~15%。
最后，我们在参数更新的性能方面，做了很多优化，比如对稀疏矩阵的 0 参数以及已收敛参数进行过滤，我们根据参数的不同数值类型进行不同算法的压缩，最大限度减少网络负载，
我们还优化了参与获取与计算的顺序，边获取参数变计算，这样就能节省 20-40% 的计算时间。

除了在性能方面进行深入的优化，在系统易用性上我们也做了很多改进。

第一，我们提供很丰富的机器学习算法库，以及数学运算算法库；
第二，我们提供很友好的高度抽象的编程接口，能跟 Spark、MR 对接，开发人员能像用 MR、Spark 一样编程；
第三，我们提供了一体化的拖拽式的开发及运营门户，用户不需要编程或只需要很少的开发量就能完成算法训练；
第四，我们内置数据切分、数据计算和模型划分的自动方案及参数自适应配置等功能，并屏蔽底层系统细节，用户可以很方便进行数据预处理；
最后一点，Angel 还能支持多种高纬度机器学习的场景，比如支持 Spark 的 MLLib，支持 Graph 图计算、还支持深度学习如 Torch 和 TensorFlow 等业界主流的机器学习框架，提供计算加速。

为什么开源？

Angel 不仅仅是一个只做并行计算的平台，它更是一个生态，我们围绕 Angel，建立了一个小生态圈，

它支持 Spark 之上的 MLLib，支持上亿的维度的训练；
我们也支持更复杂的图计算模型；
同时支持 Caffe、TensorFlow、Torch 等深度学习框架，实现这些框架的多机多卡的应用场景。

Angel 的生态圈

腾讯大数据平台来自开源的社区，受益于开源的社区中，所以我们自然而然地希望回馈社区。
开源，让开放者和开发者都能受益，创造一个共建共赢的生态圈。在这里，开发者能节约学习和操作的时间，提升开发效率，去花时间想更好的创意，而开放者能受益于社区的力量，更快完善项目，构建一个更好的生态圈。
我们目前希望能丰富 Angel 配套生态圈，进一步降低用户使用门槛，促进更多开发人员，包括学校与企业，参与共建 Angel 开源社区。而通过推动 Angel 的发展，最终能让更多用户能快速、轻松地建立有大规模计算能力的平台。
我们一直都向社区做贡献，开放了很多源代码，培养了几个项目的 committer，这种开放的脚步不会停止。

小结：腾讯公司通过 18 年的发展今天已经成为了世界级的互联网公司。“在技术上，我们过去更加关注的是工程技术，也就是海量性能处理能力、海量数据存储能力、工程架构分布容灾能力。未来腾讯必将发展成为一家引领科技的互联网公司，我们将在大数据、核心算法等技术领域上进行积极的投入和布局，和合作伙伴共同推动互联网产业的发展。”

参考资料：

来源：https://www.cnblogs.com/tgzhu/p/7745925.html

标签

机器学习

能力模型

用户接口

数据处理