分布式机器学习框架:Petuum

juio 6年前

Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 "plumbing work"和算法加速的优化上面,当简化分布式 ML 程序实现时——允许你聚焦在模型优化和大数据分析方面。Petuum 能够在集群和云计算(比如:Amazon EC2 和 Google GCE)上高效运行。(ML 是指 ML 算法)  。

Petuum 除了增加了分布式 ML 程序工具,同时还增加了用于大数据分析上的分布式ML算法库。此外它还包含这些工具(在不断丰富中):

  • 卷机神经网络

  • 度量学习

  • 多级逻辑回归 

  • 非负矩阵分解

  • 稀疏编码

  • K-均值

  • 高级 MedLDA 主题模型

  • LDA 主题模型

  • 矩阵分解(协同过滤)

  • 完全连接的深度神经网络

  • Random Forest Classifier

项目主页:http://www.open-open.com/lib/view/home/1432213085458