在大数据时代，需要处理的数据都是 TB 级或 PB 级以上，机器学习模型的规模也在不断地增大，机器学习模型的参数的规模可以达到百亿甚至是千亿的级别，如此大的参数规模给现有的机器学习平台带来了前所未有的挑战。同时，高维稀疏数据对于模型的构建也带来了巨大的挑战。
人工智能取得了前所未有的发展，机器学习、深度学习中算法数量也在不断的增加。但是也带来了很多的问题：
- 特征分析和变换中，工作量大、性能差、成本高等；
- 难以处理超高维稀疏数据，超规模参数调优难度很大；
- 目前业界实现的机器学习平台都有各种各样的问题，例如和 Hadoop 生态圈衔接较差，无法很好的与其衔接起来。这些问题一直阻碍着开发者的前行，亟需解决。
针对超大规模机器学习的场景，360 开源了内部的超大规模机器学习计算框架 XDML。XDML 是一款基于参数服务器（Parameter Server），采用专门缓存机制的分布式机器学习平台。它在 360 内部海量规模数据上进行了测试和调优，在大规模数据量和超高维特征的机器学习任务上，具有良好的稳定性，扩展性和兼容性。
GitHub 地址： https://github.com/Qihoo360/XLearning-XDML
XDML 特性
1. 提供特征分析与变换等功能模块
在现有的机器学习模型的构建中，特征生产与业务和数据高度相关，高度定制，工作量很大。特征分析与变换处理粒度过小，在大数据情形下性能较差，且缺乏一站式的特征分析与变换工具。XDML 能够最大程度地挖掘并行度，结合样本并行 + 特征并行 + 算子并行 / 融合 /OnePass 化，显著提升特征工程的性能，支持 TB 级数据 10min 级分析，并且遵循 spark 标准接口。在包含数千个特征的稠密 benchmark 上进行特征分析与变换测试，性能较 Spark MLlib 提升 1000 多倍；XDML 也能很好地适应稀疏数据特征分析。
2. 实现常用的大规模数据量场景下的机器学习算法
超高维度的参数优化，对于开发者算法能力要求较高，而且工作量较大，需要大量的时间和精力进行调参工作。XDML 内化学界最新研究成果，引入南京大学李武军老师提出的全新优化算法 SCOPE，并重构了准线性模型，在效果保持稳定的同时，大幅加速收敛进程，显著提升模型与算法的性能。在 Benchmark 上，相比 LBFGS 性能提升 10 倍左右，相较于 SGD 性能提升 50 多倍。同时，XDML 还对接了一些优秀的开源成果和 360 公司自研成果，站在巨人的肩膀上，博采众长。
3. 充分利用现有的成熟技术，保证整个框架的高效稳定
在互联网领域，技术框架更新迭代十分迅速，XDML 可以与业界成熟的技术无缝衔接，整个框架具有高效的稳定性。
4. 完全兼容 hadoop 生态，和现有的大数据工具实现无缝对接，提升处理海量数据的能力
在 XDML 设计之初，就将与 Hadoop 生态无缝衔接作为其设计目标，解决了大规模高维数据的存储。XDML 具有与目前 Hadoop、Spark 等大数据框架无缝对接的能，同时替换 Spark 原生能力的性能 / 效果瓶颈，提供更好的大数据框架使用体验，将开发者从繁杂的工作中解脱出来，不必为数据、模型的存储大费周章。
5. 在系统架构和算法层面实现深度的工程优化，在不损失精度的前提下，大幅提高性能
在高维稀疏数据场景中，如何处理千亿级参数训练，百亿乃至千亿级别样本训练中模型的存储、数据如何传输、模型的更新等问题一直是业界急需解决的问题。XDML 具有模型的快速存储能力，高效的数据传输，从多个角度提升了高维稀疏数据场景中，提升模型的训练速度提升整体的性能。
结语
“从开源社区来，并回到开源社区去”一直是开源社区的精神。360 此次开源的内部超大规模机器学习计算框架 XDML，能够为开发者节约学习和操作时间，提高模型训练效率，具有良好的稳定性和兼容性，为开源社区提供了一件利器。
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