Ant Graph Learning (AGL) 为工业级大规模图学习任务提供全链路解决方案。
工业级图学习任务具有以下特点：
- 图数据复杂：
- 图数据规模大：典型有 十亿点，百亿边，亿级别样本。
- 数据依赖：一个点的 embedding 依赖周围点/边的 embedding
- 类型丰富： 同质/异质/动态图
- 任务类型复杂
- 离线：离线训练，离线批量预测，离线全图预测
- 在线：在线训练，在线预测（需要与离线结果一致）
- 使用方式/场景复杂：
- 多租户
- 使用方式多变：GNN-only，GNN+搜推广/多模态
- 异构资源：CPU/GPU cluster
AGL应对这些问题的思路：
- 图规模
- 图训练：训练时由大图转换为小图，解决数据依赖问题
- 扩展性
- 图采样：条件过滤（索引） + 采样（随机/概率、TopK）
- 图表达：graph feature 能够表达 同质/异质/动态图；支持 node/edge/graph level 子图；支持只存储结构
- 图训练：解除图数据的数据依赖问题，可以复用成熟的DNN训练架构（如 PS, AllReduce） 进行大规模分布式训练
- 稳定性
- 复用成熟的 Spark or MapReduce (图样本阶段), 以及 DNN 链路基础设施的弹性与容错能力
- 一致性
- 样本一致性：图样本离线生成，在/离线预测可复用
- 资源成本
- graph feature 可存储在磁盘上，减少对内存的需求
基于这样的考量，AGL设计了图数据构建以及学习方案，可以在普通的集群上完成大规模图学习任务：
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图样本：AGL通过 Spark (MR) 预先抽取目标节点的 k阶邻域信息，作为 GraphFeature。
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图训练：训练阶段提供解析逻辑，把 GraphFeature 转换为模型所需的邻接矩阵，点特征矩阵，边特征矩阵等信息。 通过这种将图学习任务无缝衔接到普通DNN的学习模式上，能够方便复用普通DNN模式中各种成熟的技术和基础设施。
目前AGL以Pytorch为后端，同时对接了开源算法库（PyG）, 以减少用户开发负担。同时AGL针对复杂的图数据（同质/异质/动态图），沉淀了丰富的自研图算法（点分类/边预测/表征学习等)。
@article{zhang13agl,
title={AGL: A Scalable System for Industrial-purpose Graph Machine Learning},
author={Zhang, Dalong and Huang, Xin and Liu, Ziqi and Zhou, Jun and Hu, Zhiyang and Song, Xianzheng and Ge, Zhibang and Wang, Lin and Zhang, Zhiqiang and Qi, Yuan},
journal={Proceedings of the VLDB Endowment},
volume={13},
number={12}
}
@inproceedings{zhang2023inferturbo,
title={InferTurbo: A Scalable System for Boosting Full-graph Inference of Graph Neural Network over Huge Graphs},
author={Zhang, Dalong and Song, Xianzheng and Hu, Zhiyang and Li, Yang and Tao, Miao and Hu, Binbin and Wang, Lin and Zhang, Zhiqiang and Zhou, Jun},
booktitle={2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE)},
pages={3235--3247},
year={2023},
organization={IEEE Computer Society}
}