DMTK 微软分布式机器学习工具包

DMTK是微软分布式机器学习工具包。

DMTK包括以下几个项目：

DMTKframework(Multiverso):参数服务器架构的机器学习

LightLDA:用于大规模主题模型的可扩展、快速、轻量级系统.

Distributedwordembedding:文字嵌入分布式算法.

Distributedskipgrammixture:多义文字嵌入分布式算法

DMTK(DstributedMachineLearningToolkit)当前包括以下组件：

DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。

LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。

分布式词向量：词向量技术近来被普遍地应用于计算词汇的语义表示，它可以用作很多自然语言处理任务的词特征。微软为两种计算词向量的算法提供了高效的分步式实现：一种是标准的word2vec算法，另一种是可以对多义词计算多个词向量的新算法。

（部分介绍来自IT168）