还对Angel平台一知半解？腾讯专家为你指点迷津！

为帮助选手们更好地备战赛事，2021腾讯广告算法大赛官方于5月10日至5月12日每晚七点，开启了“视”界杯系列专题直播活动。在5月12日的直播中，腾讯大数据高级研究员孙瑞鸿，分享了“Angel使用操作介绍及答疑”，并在线解答了选手们对Angel平台使用的相关问题。快来看看，以下这些问题，你是否也在操作过程中遇到过呢？

直播FAQ

Q1：用Angel如何运行baseline呢，是不是使用Angel就不需要编程？

这取决于所使用的算法，如果这个算法刚好Angel有，就可以直接用Angel不需要编程。如果TI-ONE平台上有这个算法，需要看这个算法是否满足应用需求。如果在应用环节用到了这个算法，就可以直接应用，不用编程。

使用过程中，只需要在画布上进行一些配置就可以运行，对应结果会存储在设置路径下，拿到结果进行后续操作即可。

Q2：在应用TI-ONE过程中，Angel资源怎么配置？

Angel当中会有两部分涉及到资源配置，一个是Spark，一个是Angel PS。

对于一般的算法来说，例如比较简单的机器学习算法，在模型不是特别大的情况下，只要考虑数据的大小，一般会在计算好数据大小的情况下，配置2-3倍即可。

对于像深度学习，还有图算法这样的模型会比较特殊。设置资源时，除了考虑数据的大小，还需要考虑模型的大小。不仅需要去统计数据，还要估算模型参数的范围。根据模型大小还有数据大小，计算它的资源大小，计算好之后大概配置2-3倍左右。

PS和Spark的配置计算会有一点不同，因为我们会在PS上存模型和数据，像图算法，会涉及到点、边和特征，所以会计算的详细一点。针对不同的算法和数据会有所不同，详细计算方法请参考文档。

Q3：如何评估训练所得embedding向量的好坏？

对于有监督的任务来说，可以分一些验证集来去校验模型的结果。

对于无监督的模型来说，需要加一些辅助的措施，用一些聚类的方法将结果可视化出来，看跟我们的预期是否匹配，这样的情况下会需要一些人工的介入。

对于推荐或者是排序、召回等状况，需要根据一定的人工经验来进行判别。

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