angel
Angel的代码框架
Angel的代码结构，从整体上可以划分为几大模块：
1. Angle-Core（核心层）
Angel的核心层，包括了如下核心组件：
- PSServer
- PSAgent
- Worker
- AngelClient
- 网络：RPC & RDMA
- 存储：Memory & Disk
- ……
2. Angel-ML（机器学习层）
Angel是面向机器学习的，所以关于机器学习的相关元素，也是加入到Core层的，只不过是单独一个目录
包括了
- Matrix
- Vector
- Feature
- Optimizer
- Objective
- Metric
- psFunc
但是请留意，在Core包中的ML层，大部分都是底层基础接口，而相关的扩展和实现，还是在具体的算法层
3. Angel-Client（接口层）
Angel的接口层，是可以基于底层，进行插拔式扩展的。目前有2套API，一套是Angel的，一套是Spark的。
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Angel的API
Angel的本身API，设计时关注点在于PSModel。整体的任务运行，有第一代MR的影子，简单而直接。MLRunner通过Task驱动，调用Learner，学习到多个或者1个PSModel组成的MLModel。
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Spark on Angel的API
Spark on Angel的API，重点在于和Spark的配合。Angel的PS-Service设计，使得我们可以轻松开发Spark on Angel，在Spark中，无需修改Core，而直接调用Spark on Angel。
4. Angle-MLLib（算法层）
基于Angel本身的接口，我们开发了多个算法，包括：
- SVM
- LR（各种优化方法）
- KMeans
- GBDT
- LDA
- MF（矩阵分解）
- FM（因式分解机）
Angel的算法开发思路比较直接，都是围绕着PS上的模型进行，不停更新。算法的实现技巧也比较灵活，追求最优的性能。
整体上，通过这4个层级的代码，用户可以全方位的积木式进行代码的设计，开发出高效的机器学习代码。