PaddlePaddle的5大優(yōu)勢分別是什么

這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘PPaddlePaddle的5大優(yōu)勢分別是什么，文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

飛槳（PaddlePaddle）是國內唯一功能完備的端到端開源深度學習平臺，集深度學習訓練和預測框架、模型庫、工具組件、服務平臺為一體，其兼具靈活和效率的開發(fā)機制、工業(yè)級應用效果的模型、超大規(guī)模并行深度學習能力、推理引擎一體化設計以及系統(tǒng)化的服務支持，致力于讓深度學習技術的創(chuàng)新與應用更簡單。

從Paddle Fluid v1.0以來，飛槳致力于打造更好的用戶體驗，趁著百度開發(fā)者大會，也為用戶精心準備了一份大禮，在開發(fā)、訓練及部署全流程上進行了全新升級，發(fā)布了飛槳的五大特性。接下來小編為您一一解讀。

一、動態(tài)圖&靜態(tài)圖 - 兼具動態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種計算圖的優(yōu)勢

從飛槳核心框架Padlde Fluid v1.5開始，飛槳同時為用戶提供動態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種機制。靜態(tài)圖是先定義網(wǎng)絡結構而后運行，對定義好的圖結構進行分析，可以使運行速度更快，顯存占用更低，在業(yè)務部署上線上的具有非常大的優(yōu)勢，為用戶的AI應用落地提供高效支持。但是靜態(tài)圖組網(wǎng)和執(zhí)行階段是分開，對于新用戶理解起來不太友好。

飛槳從最新版本開始，提供了更方便的動態(tài)圖模式，所有操作可以立即獲得執(zhí)行結果，而不必等到執(zhí)行階段才能獲取到結果，這樣可以更方便進行模型的調試，同時還減少了大量用于構建Executor等代碼，使得編寫、調試網(wǎng)絡的過程變得更加便捷。用戶可以使用更加便捷的動態(tài)圖模式進行調試、訓練，然后可以把訓練好的模型轉換為靜態(tài)圖的結構，快速上線部署。

二、應用效果最佳的官方模型 – 覆蓋三大主流任務

基于百度多年的產(chǎn)業(yè)應用經(jīng)驗，以及百度生態(tài)伙伴的人工智能解決方案實踐，飛槳為用戶提供70+精選經(jīng)過真實業(yè)務場景驗證的、應用效果最佳的官方算法模型，涵蓋視覺、NLP、語音和推薦等AI核心技術領域。

飛槳自然語言處理模型庫PaddleNLP：基于飛槳打造的工業(yè)級中文NLP開源工具集，擁有當前業(yè)內效果最好的中語義表示模型和基于百億級大數(shù)據(jù)訓練的預訓練模型，并將自然語言處理領域的多種模型用一套共享骨架代碼實現(xiàn)，可大大減少用戶在開發(fā)過程中的重復工作。用戶在極大地減少研究和開發(fā)成本的同時，也可以獲得更好的基于工業(yè)實踐的應用效果。本次發(fā)布PaddleNLP-Research，支持NLP前沿研究，現(xiàn)已開源MRQA2019閱讀理解競賽Paddle Fluid基線、 DuConv (ACL2019)、ARNOR(ACL2019)、MMPMS(IJCAI2019)、MPM(NAACL2019) 等近期百度在 NLP 學術領域的工作。

飛槳視覺模型庫PaddleCV：基于飛槳打造的業(yè)界效果最好的CV開源工具集，并開源多個百度自研、國際賽事奪冠方案模型。物體檢測統(tǒng)一框架、圖像分類庫、圖像生成庫、視頻識別庫多個基礎任務庫中，既具備高精度模型、也具備高速推理模型。基于易擴展、易模塊化的操作，用戶可以高效完成各類視覺任務的工業(yè)應用。

• PaddleDetection物體檢測統(tǒng)一框架，覆蓋主流的檢測算法，即具備高精度模型、也具備高速推理模型，包含F(xiàn)aster-RCNN (支持FPN), Mask-RCNN (支持FPN), Cascade-RCNN, RetinaNet, Yolo v3, SSD算法并提供一系列的預訓練模型，具有工業(yè)化、模塊化、高性能的優(yōu)勢。結合飛槳核心框架的高速推理引擎，訓練到部署無縫銜接；提供模塊化設計，模型網(wǎng)絡結構和數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理均可定制；基于高效的核心框架，訓練速度和顯存占用上有一定的優(yōu)勢，例如，YOLO v3訓練速度相比同類框架快6倍。此外，本次除了統(tǒng)一檢測框架，還發(fā)布一系列預訓練模型，例如基于改進版的ResNet的檢測模型，不增加計算量的情況下，精度普遍提高約1%左右。

• 圖像分類庫本次新增9個圖像分類模型，截至目前，覆蓋10種、超過25個ImageNet預訓練模型，其中ResNet模型持續(xù)改進，發(fā)布計算量相當?shù)母倪M模型，例如ResNet50 Top1準確率從5%提升到79.84%（+3.34%）。

• PaddleGAN為用戶提供易上手的、一鍵式可運行的GAN模型，覆蓋主流GAN算法，包括CGAN、DCGAN、Pix2Pix，CycleGAN，StarGAN，STGAN，ATTGAN，其中STGAN是百度自研的人臉屬性編輯編輯模型，發(fā)表于CVPR 2019。

• PaddleVideo業(yè)界首個視頻識別與定位工具集繼4月份發(fā)布， 本次持續(xù)優(yōu)化訓練速度，部分模型速度優(yōu)于同類產(chǎn)品的30%；本次新增加C-TCN，百度自研的視頻動作定位模型，也是2018年ActivityNet奪冠方案，在飛槳上首次開源。

基于預訓練模型，用戶可以更便捷地完成自己的AI應用，飛槳為用戶提供預訓練模型管理和遷移學習組件PaddleHub，可一鍵加載工業(yè)級預訓練模型。本次新增發(fā)布29個預訓練模型，共為用戶提供40+預訓練模型，覆蓋文本、圖像、視頻三大領域八類模型。PaddleHub提供Fine-tune API，10行代碼即可完成大規(guī)模預訓練模型的遷移學習。PaddleHub還引入「模型即軟件」的理念，通過Python API或者命令行工具，一行代碼完成預訓練模型的預測。

三、大規(guī)模分布式訓練 - 業(yè)界最強的超大規(guī)模并行深度學習能力

飛槳同時支持稠密參數(shù)和稀疏參數(shù)場景的超大規(guī)模深度學習并行訓練，支持千億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個節(jié)點的高效并行訓練，也是最早提供如此強大的深度學習并行技術的深度學習平臺。

飛槳提供高性價比的多機CPU參數(shù)服務器解決方案，基于真實的推薦場景的數(shù)據(jù)驗證，可有效地解決超大規(guī)模推薦系統(tǒng)、超大規(guī)模數(shù)據(jù)、自膨脹的海量特征及高頻率模型迭代的問題，實現(xiàn)高吞吐量和高加速比。

基于Paddle Fluid v1.5，分布式訓練新發(fā)布High-level API Fleet，單機轉分布式訓練成本顯著降低；GPU多機多卡性能顯著提升，在ResNet50、BERT、ERNIE等模型中4x8 v100配置下相比此前發(fā)布的Benchmark提速超過50%。

四、端到端部署 - 推理引擎一體化設計，訓練到多端推理的無縫對接移動端加速

基于Paddle Fluid v1.5，飛槳完整支持多框架、多平臺、多操作系統(tǒng)，為用戶提供高兼容性、高性能的多端部署能力、全面領先的底層加速庫和推理引擎 Paddle Mobile 和 Paddle Serving。

對于開發(fā)者來說，除了模型的訓練，在產(chǎn)品化過程中還會遇到各種各樣的工程化問題。隨著移動設備被廣泛使用，在移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應用深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術已經(jīng)成為必然趨勢。例如在移動端部署，就需要面臨很多的問題，例如安裝包大小、運行內存占用大小、推理速度和效果等。當前主流的模型很難直接部署到移動設備中。在4月份的發(fā)布中，PaddleSlim 實現(xiàn)了目前主流的網(wǎng)絡量化、剪枝、蒸餾三種壓縮策略，并可快速配置多種壓縮策略組合使用。針對體積已經(jīng)很小的 MobileNet 模型，在模型效果不損失的前提下實現(xiàn) 70% 以上的體積壓縮。

本次版本PaddleSlim更是進一步升級，新增基于模擬退火的自動剪枝策略和輕量級模型結構自動搜索功能Light-NAS，對比MobileNet v2在ImageNet 1000類分類任務上精度無損情況下FLOPS 減少17%，并在百度的OCR識別、人體檢測、人臉關鍵點檢測等業(yè)務線應用，精度無損甚至提高的情況下，速度帶來了30%～40%的提升。

五、服務支持 – 唯一提供系統(tǒng)化深度學習技術服務的平臺

飛槳已經(jīng)實現(xiàn)了API的穩(wěn)定和向后兼容，為用戶提供從入門教程到安裝編譯文檔、使用手冊、模型文檔、API接口及索引文檔在內的完善的中英雙語使用文檔。同時，提供系統(tǒng)的服務體系為企業(yè)合作伙伴護航，幫助高校和教育伙伴構建完善體系，為開發(fā)者提供不同層次的培養(yǎng)體系。

上述就是小編為大家分享的PaddlePaddle的5大優(yōu)勢分別是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。