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一文看懂百度飞桨五大优势 实力“助攻”深度学习应用落地

工业社会的高速稳定发展离不开完善的基础设施。作为智能时代的操作系统,深度学习框架便是AI领域不可或缺的基础设施。7月3日,“Baidu Create 2019”百度AI开发者大会百度大脑论坛上,百度的深度学习平台飞桨(Paddle Paddle)再度引发广大开发者的热切关注。作为国内唯一自主研发、功能完备的中文开源深度学习平台,飞桨自2012年发布至今,经过中国产业智能化发展实践的多年打磨,已经升级成了一套完整的面向产业应用的深度学习平台,成为中国大规模产业智能化的坚强支撑。

基于对中国产业的深度洞察和对中国开发者的理解,飞桨具备五大核心优势:

第一,同时支持动态图和静态图的编程,能够兼顾易用性和效率。

第二,飞桨有大量在产业实践当中沉淀出来的模型,并提供官方的支持,能够保证开发者的应用效果是最佳的,真正可靠的。

第三,针对大规模的工业化场景,飞桨提供大规模分布式训练能力,在真正的工业场景应对自如。

第四,端到端的部署是应用深度学习的一个非常关键的环节,飞桨提供非常完备的支持各种硬件的端到端的部署能力,能够使得开发者推理、预测的过程足够顺畅。

第五,飞桨是国内唯一一个提供系统化的深度学习技术服务支持的深度学习平台。跟飞桨合作,或者用飞桨的时候,就可以得到百度非常全面的技术支持。

目前飞桨已开源70多个经过真实业务场景验证、达到工业级应用效果的模型,涵盖视觉、NLP、推荐等 AI核心技术领域,完全达到了世界水平。飞桨以完备的框架、工具和服务,帮助广大开发者和企业利用工具化、平台化的方式进一步降低深度学习应用门槛,加速推动产业智能化变革。

飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP是基于飞桨打造的工业级中文NLP开源工具集,拥有当前业内效果最好的中文语义表示模型和基于百亿级大数据训练的预训练模型,并将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现,可大大减少用户在开发过程中的重复工作。用户在极大地减少研究和开发成本的同时,也可以获得更好的基于工业实践的应用效果。本次发布PaddleNLP-Research,支持NLP前沿研究,现已开源MRQA2019阅读理解竞赛Paddle Fluid基线、 DuConv (ACL2019)、ARNOR(ACL2019)、MMPMS(IJCAI2019)、MPM(NAACL2019) 等近期百度在 NLP 学术领域的工作。

飞桨视觉模型库PaddleCV则基于飞桨打造的业界效果最好的CV开源工具集,并开源多个百度自研、国际赛事夺冠方案模型。物体检测统一框架、图像分类库、图像生成库、视频识别库多个基础任务库中,既具备高精度模型、也具备高速推理模型。基于易扩展、易模块化的操作,用户可以高效完成各类视觉任务的工业应用。

通过预训练模型,用户可以更便捷地完成自己的AI应用。飞桨为用户提供预训练模型管理和迁移学习组件PaddleHub,可一键加载工业级预训练模型。本次新增发布29个预训练模型,共为用户提供40+预训练模型,覆盖文本、图像、视频三大领域八类模型。PaddleHub提供Fine-tune API,10行代码即可完成大规模预训练模型的迁移学习。PaddleHub还引入「模型即软件」的理念,通过Python API或者命令行工具,一行代码完成预训练模型的预测。

为了降低建模的成本,提高建模的效率,并降低对大数据的依赖,减少人工的干预,百度开发了AutoDL自动化建模技术。全新升级的AutoDL 3.0通过飞桨正式开源。AutoDL 3.0从生成模型的设计、集成迁移学习和模型压缩适配三方面进行全面升级,基于强化学习的网络结构搜索算法,提供案例供开发者理解算法和快速验证。百度Auto DL希望打造 AI 时代的建模工厂,让人人都能建模!

事实上,便捷易用的飞桨已经在工业、林业、农业、物流、零售等众多产业场景落地。以交通领域为例,“多长时间能到达目的地”,是用户每次出行最关心的问题,面对纷繁复杂的交通情况,出行时间预估存在着高峰期及平峰时段变化大、路况及天气影响因素多、事故或临时管制突发性高、司机驾驶习惯不同而导致的个性化强等难点。作为新一代人工智能地图,百度地图应用百度深度学习平台飞桨,为用户打造更精准的“通行时间智能预估”能力,能够针对用户设定的出发地、目的地、行程设置,给出最合适的路线、更精准的用时,让出行更加智能可靠。ETA是地图路线规划的主要特征,也是用户出行决策的主要参考因素。搭载飞桨后,可大幅提升百度地图ETA开发和调试的便捷性、训练效率、部署和预测性能,实现每天响应近百亿次道路计算请求,为十万行业伙伴提供服务。

作为“智能时代的操作系统”,深度学习框架下接芯片,上承各种应用,起到承上启下的关键作用。在7月3日的大会主论坛上,百度飞桨宣布将与与华为麒麟芯片“强强联手”,展开深度合作。这意味着,独立自主的深度学习框架和芯片将构筑起我国智能时代的“护城河”,为产业界提供完全自主可控的智能化生态。

人工智能与产业的深度结合不仅蕴含着海量的市场机会,同时也是中国在全球市场竞争中的新机遇。飞桨为中国产业开发者提供了在智能时代开疆拓土的“全副武装”,全面升级的飞桨也必将在各个行业与开发者一道创造智能化时代的新篇章。


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