為了滿足研究人員和開發(fā)者日益增長的各種需求，微軟亞洲研究院于日前將分布式機器學(xué)習(xí)工具包(DMTK）通過GitHub開源。DMTK由一個服務(wù)于分布式機器學(xué)習(xí)的框架和一組分布式機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)成，是一個將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在大數(shù)據(jù)上的強大工具包。

無論是學(xué)術(shù)界的研究人員還是工業(yè)界的開發(fā)者，DMTK可以幫助他們在超大規(guī)模數(shù)據(jù)上靈活穩(wěn)定地訓(xùn)練大規(guī)模機器學(xué)習(xí)模型。當(dāng)前版本的工具包包含以下幾個部分：
1． DMTK分布式機器學(xué)習(xí)框架：它由參數(shù)服務(wù)器和客戶端軟件開發(fā)包（SDK）兩部分構(gòu)成。參數(shù)服務(wù)器在原有基礎(chǔ)上從性能和功能上都得到了進一步提升——支持存儲混合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型、接受并聚合工作節(jié)點服務(wù)器的數(shù)據(jù)模型更新、控制模型同步邏輯等?？蛻舳塑浖_發(fā)包（SDK）支持維護節(jié)點模型緩存（與全局模型服務(wù)器同步）、節(jié)點模型訓(xùn)練和模型通訊的流水線控制、以及片狀調(diào)度大模型訓(xùn)練等。

2． LightLDA：LightLDA是一種全新的用于訓(xùn)練主題模型，計算復(fù)雜度與主題數(shù)目無關(guān)的高效算法。在其分布式實現(xiàn)中，我們做了大量的系統(tǒng)優(yōu)化使得LightLDA能夠在一個普通計算機集群上處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)和模型。例如，在一個由8臺計算機組成的集群上，我們可以在具有2千億訓(xùn)練樣本（token）的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練具有1百萬詞匯表和1百萬個話題（topic）的LDA模型（約1萬億個參數(shù)），這種規(guī)模的實驗以往要在數(shù)千臺計算機的集群上才能運行。

3． 分布式詞向量：詞向量技術(shù)近來被普遍地應(yīng)用于計算詞匯的語義表示，它可以用作很多自然語言處理任務(wù)的詞特征。我們?yōu)閮煞N計算詞向量的算法提供了高效的分步式實現(xiàn)：一種是標(biāo)準(zhǔn)的word2vec算法，另一種是可以對多義詞計算多個詞向量的新算法。

此外，DMTK提供了豐富且易用的API接口，能夠有效降低分布式機器學(xué)習(xí)的門檻。機器學(xué)習(xí)的研發(fā)人員只需要專注于數(shù)據(jù)、模型和模型訓(xùn)練等機器學(xué)習(xí)的核心邏輯部分。
DMTK還將在未來的版本中提供更多的功能和算法。我們希望開源分布式機器學(xué)習(xí)工具包可以促進學(xué)術(shù)界和工業(yè)界在大規(guī)模機器學(xué)習(xí)方面的創(chuàng)新。更多信息，請訪問http://www.dmtk.io/。