Angel是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
Angel的核心设计理念围绕模型。它将高维度的大模型合理切分到多个参数服务器节点，并通过高效的模型更新接口和运算函数，以及灵活的同步协议，轻松实现各种高效的机器学习算法。
Angel基于Java和Scala开发，能在社区的Yarn上直接调度运行，并基于PS Service，支持Spark on Angel，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。
欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码，提交Issues或者Pull Requests。请先查阅: Angel Contribution Guide