飞桨(PaddlePaddle)凭借百度在深度学习技术领域的深厚积累与广泛应用,构建了一个集核心框架、模型库、开发套件、工具组件和活跃的社区于一体的产业级深度学习平台。作为中国首个自主研发、全面开源的深度学习平台,飞桨在业界独树一帜,通过其创新的框架设计,满足了科研与产业的双重需求,并在深度学习框架的易用性、分布式训练、高性能推理以及产业级模型库等方面达到了国际领先水平。

飞桨的端到端自适应混合并行训练技术,以及其在压缩、推理、服务部署方面的协同优化,为文心大模型等提供了强有力的支撑,促进了其在各个领域的广泛应用。据IDC发布的报告,百度飞桨在中国深度学习框架和平台市场上占据显著优势,而中国信息通信研究院的《深度学习平台发展报告(2022)》也明确指出,飞桨在深度学习市场应用规模上位居榜首。

目前,飞桨已经吸引了800万开发者,创建了80万个模型,并为22万家企事业单位提供了服务,广泛覆盖金融、能源、制造、交通等多个领域。飞桨深度学习框架的易用性和高效性,得益于其一致的编程抽象、前后端设计以及一体化的API设计,使得开发者能够轻松上手并享受卓越的训练性能。飞桨还自然兼容了命令式和声明式两种编程范式,为开发者提供了更多的选择。

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  • 在超大规模深度学习模型训练技术方面,飞桨展现出了卓越的能力,率先实现了千亿稀疏特征、万亿参数、数百节点并行训练,解决了大模型训练的难题。同时,飞桨还推出了多种并行模式和加速策略,以及业内首个通用异构参数服务器架构和4D混合并行策略,引领了大规模分布式训练技术的发展。

  • 飞桨的高性能推理引擎支持多端多平台部署,使得开发者能够轻松地将模型部署到云端、边缘端和设备端。通过硬件统一适配方案,飞桨与各大硬件厂商合作,为国产硬件提供了广泛的适配,降低了对接成本,并带来了卓越的开发体验。

  • 飞桨的产业级开源模型库,包含500多个经过长期打磨的算法模型,覆盖了语义理解、图像分类、目标检测等多个场景。这些模型不仅满足了企业低成本开发和快速集成的需求,还促进了深度学习技术在各个行业的广泛应用。特别是产业级知识增强的文心大模型,已经形成了完善的三级体系,为企业提供了强大的支持。

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