飞桨可同时支持静态图和动态图编程-游戏厅打鱼-四川广播电视台
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模型框架-飞桨可同时支持静态图和动态图编程-四川广播电视台

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據了解,經過多年的產業實踐,百度飛槳已成長為集核心框架、工具組件和服務平台為一體的端到端開源平台,囊括支持面向真實場景應用、達到工業級應用效果的模型,針對大規模數據場景的分佈式訓練能力、支持多種異構硬件的高速推理引擎等。

據此前百度發佈的2019年Q2財報顯示,2019年第二季度百度飛槳平台下載量環比增加45%。

其中,黃埔學院第二期已正式開學,48位入選學員遍布16個行業,30%為CTO及技術總監級別。

現場,馬艷軍詳細介紹了飛槳的五大核心特性,包括同時支持靜態圖與動態圖,提供應用效果最佳官方模型,支持大規模分佈式訓練以及端到端部署,並提供系統化的深度學習服務,面向產業化應用提供了強勁助力。

此外,飛槳為用戶提供完善的中英雙語使用文檔,並在開發者社區及官方技術交流群高效響應,同時提供系統的服務體係為企業合作夥伴護航,幫助高校和教育夥伴構建完善體系,為開發者提供不同層次的培養體系。

他指出,在智能時代,深度學習框架可謂「智能時代的操作系統」,通過對底層語言和重要算法模型進行封裝,開發者無需重複造輪子,可以將更大精力投入研發。「深度學習框架起到了承上啟下的作用,下接芯片,上承各種業務模型、行業應用,助力開發者進行組網、訓練、預測,極大降低了研發門檻。」馬艷軍表示。

其次,飛槳有大量經過產業驗證、在國際競賽奪冠的冠軍模型,並提供官方的支持,能夠保證開發者的應用效果是最佳的,真正可靠的,模型涵蓋自然語言處理、視覺、推薦等主流應用任務。如前段時間全新升級的持續學習語義理解框架ERNIE2.0同樣包括其中,基於此框架的ERNIE2.0預訓練模型在共計16個中英文任務上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。而這些工業級模型拿來就能用,僅需使用Paddle Hub,1行代碼即可完成模型加載,10行代碼完成遷移學習。

「深度學習技術越來越成熟,百度飛槳這樣的開源技術平台越來越好用。技術門檻正在下降,更多開發者、工程師可藉由開源框架更簡單、便捷、高效地進行研發,這也意味着產業應用的發端。」8月31日,在2019世界人工智能大會(WAIC)上,百度深度學習技術平台部總監馬艷軍表示。

首先,飛槳可同時支持靜態圖和動態圖編程,能夠兼顧效率和易用性。靜態圖是先定義網絡結構而後運行,可以使運行速度更快,顯存佔用更低,在工業應用業務部署上線上具有優勢。同時,飛槳還提供動態圖模式,可以更靈活、方便地進行模型調試,同時還減少了大量用於構建Executor等代碼,使得編寫、調試網絡的過程變得更加便捷。

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