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"plumbingwork"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：AmazonEC2和GoogleGCE）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
RandomForestClassifier
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