Angel：腾讯开源的分布式机器学习平台

腾讯开源的Angel平台是一个基于参数服务器理念开发的分布式机器学习平台。它具有强大的通用性、扩展性和可伸缩性，适用于多种机器学习模型的训练和预测。Angel已经在腾讯内部广泛应用于推荐系统、广告系统、图像识别、自然语言处理等领域，取得了显著的成果。

Angel 1.4.0是发布以来代码变动行数最多的一个版本。该版本新增了多项功能，修复了多处Bug，并对性能进行了优化。主要更新内容包括：

1. 新增了对Distributed Serving的支持 。Distributed Serving是一个分布式的机器学习模型推理平台，可以帮助用户快速部署和管理机器学习模型，并提供高性能的推理服务。
2. 新增了对Spark的支持 。Spark是一个流行的大数据处理框架，支持多种编程语言和机器学习算法。Angel 1.4.0新增了对Spark的支持，使得用户可以更加方便地使用Spark进行分布式机器学习。
3. 优化了参数服务器的性能 。参数服务器是Angel的核心组件之一，负责存储和管理模型参数。Angel 1.4.0对参数服务器的性能进行了优化，使得模型训练和预测的速度得到了提升。
4. 修复了多处Bug 。Angel 1.4.0修复了多处Bug，提高了平台的稳定性和可靠性。

Angel 1.4.0是一个重要的版本，为后续正式引入Distributed Serving打下了基础。该版本新增了多项功能，修复了多处Bug，并对性能进行了优化。现在，Angel已经成为众多机器学习领域开发人员和研究人员的首选平台。

除了上述更新内容之外，Angel 1.4.0还新增了以下功能：

• 支持使用TensorFlow作为模型训练框架。
• 支持使用PyTorch作为模型训练框架。
• 支持使用Keras作为模型训练框架。
• 支持使用MXNet作为模型训练框架。
• 支持使用XGBoost作为模型训练框架。
• 支持使用LightGBM作为模型训练框架。
• 支持使用CatBoost作为模型训练框架。

Angel 1.4.0还修复了以下Bug：

• 修复了在某些情况下模型训练失败的问题。
• 修复了在某些情况下模型预测失败的问题。
• 修复了在某些情况下平台崩溃的问题。

Angel 1.4.0是一个重要版本，为后续正式引入Distributed Serving打下了基础。该版本新增了多项功能，修复了多处Bug，并对性能进行了优化。现在，Angel已经成为众多机器学习领域开发人员和研究人员的首选平台。