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PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是百度研制的深度学习渠道,具有易用,高效,灵敏和可弹性等特色,为百度内部多项产品供给深度学习算法支撑。
飞桨(PaddlePaddle)是现在国内仅有自主研制、开源敞开、功用齐备的工业级深度学习渠道,集深度学习中心结构、根底模型库、端到端开发套件、东西组件和服务渠道于一体。飞桨源于工业实践,致力于与工业深化交融,供给了抢先的深度学习&机器学习使命开发、练习、布置才能,加快企业从算法研制到工业落地的进程。现在飞桨已广泛使用于工业、农业、服务业等,服务150多万开发者,与合作伙伴一同协助越来越多的职业完结AI赋能。
PaddlePaddle深度学习渠道四大抢先技能
1、开发快捷的工业级深度学习结构
飞桨深度学习结构选用根据编程逻辑的组网范式,关于一般开发者而言更简单上手,契合他们的开发习气。一起支撑声明式和指令式编程,兼具开发的灵敏性和高性能。网络结构主动规划,模型作用逾越人类专家。
2、支撑超大规划深度学习模型的练习
飞桨打破了超大规划深度学习模型练习技能,完成了支撑千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规划练习渠道,霸占了超大规划深度学习模型的在线学习难题,完成了万亿规划参数模型的实时更新。
3、多端多渠道布置的高性能推理引擎
飞桨不只兼容其他开源结构练习的模型,还能够轻松地布置到不同架构的渠道设备上。一起,飞桨的推理速度也是全面抢先的。特别通过了跟华为麒麟NPU的软硬一体优化,使得飞桨在NPU上的推理速度进一步打破。
4、面向工业使用,开源敞开掩盖多范畴的工业级模型库。
飞桨官方支撑100多个通过工业实践长时间打磨的干流模型,其间包含在世界比赛中夺得冠军的模型;一起开源敞开200多个预练习模型,助力快速的工业使用。
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