百度飞桨PaddlePaddle开源深度学习平台 - AI研究社

百度飞桨PaddlePaddle开源深度学习平台

百度飞桨PaddlePaddle是开源的深度学习平台,目标是简化深度学习技术的创新和应用过程,帮助开发者快速实现项目落地。

飞桨提供业界领先的超大规模并行处理能力,特别适合处理复杂的数据集和任务,采用一体化设计理念,实现从训练到多端部署之间的无缝衔接。

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飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的训练性能,飞桨自然完备兼容命令式和声明式两种编程范式,默认采用命令式编程范式,并完美地实现了动静统一,开发者使用飞桨可以实现动态图编程调试,一行代码转静态图训练部署,飞桨框架还提供了低代码开发的高层API,并且高层API和基础API采用了一体化设计,两者可以互相配合使用,做到高低融合,确保用户可以同时享受开发的便捷性和灵活性。

飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,领先其它框架实现了千亿稀疏特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力,解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题,此外,飞桨还覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的广泛并行模式和加速策略,率先推出业内首个通用异构参数服务器架构和4D混合并行策略,引领大规模分布式训练技术的发展趋势。

飞桨对推理部署提供全方位支持,可以将模型便捷地部署到云端服务器、移动端以及边缘端等不同平台设备上,并拥有全面领先的推理速度,同时兼容其它开源框架训练的模型,飞桨推理引擎支持广泛的AI芯片,特别是对国产硬件做到了全面的适配。

飞桨建设了大规模的官方模型库,算法总数达到270多个,包含经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型;提供面向语义理解、图像分类、目标检测、图像分割、文字识别(OCR)、语音合成等场景的多个端到端开发套件,满足企业低成本开发和快速集成的需求,飞桨的模型库是围绕国内企业实际研发流程量身定制打造的产业级模型库,服务企业遍布能源、金融、工业、农业等多个领域。

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