百度飞桨再升级:21个产品方向、四大开发套件助力150多万开发者
飞桨与产业深度结合
峰会上,百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰讲到:“深度学习正在推动人工智能进入工业化大生产阶段,具有很强的通用性,同时具备了标准化、自动化和模块化的基本特征,推动人工智能技术从实验室走向产业,并且越来越大规模使用起来。而深度学习技术和平台也在不断发展,在未来的时间里也将继续发挥重要作用。我们秉承开源开放的理念,把飞桨平台开源开放,与所有开发者一起,推动科技发展、产业创新和社会进步。”
(百度首席技术官王海峰)
飞桨以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体,2016年正式开源,是中国首个也是目前国内唯一全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台。
截止目前,百度基于飞桨平台,已累计服务150多万开发者,仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户,发布了16.9万个模型。
据介绍,飞桨具备四大领先技术:开发便捷的产业级深度学习框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎以及面向产业应用,开源开放覆盖多领域的工业级模型库等。飞桨的开源开放,降低了AI技术门槛,加快了科技创新速度。
飞桨再次升级
本次峰会,飞桨重要升级了21个产品方向,并全新发布4大面向应用任务的产业级开发套件,实现四大应用任务的全流程开发、训练和部署,更加方便实现应用落地。包括:NLP领域的ERNIE语义理解,CV方向的PaddleDetection目标检测和PaddleSeg图像分割,推荐方向的ElasticCTR点击率预估,降低开发门槛,满足低成本和快速集成需求。
全新发布端侧推理引擎Paddle Lite 2.0版本,打通端到端部署全流程,提升易用性,广泛的硬件支持,预测性能全面领先,INT8 量化性能亮眼。在原有的工具组件基础上,还全新发布3项深度学习前沿技术工具组件:联邦学习PaddleFL、图神经网络PGL和多任务学习PALM,引领深度学习技术潮头。
现场,还全新发布EasyDL专业版,为算法工程师提供一站式AI开发平台。PaddleHub 全新升级,支持飞桨Master模式。所谓Master(大师)模式,指的是:算力+数据和知识+算法=产业级预训练模型,产业级预训练模型+迁移学习工具平台构成Master的核心,可以用于多种行业场景。
全新升级后的飞桨,易用性大幅提升,动态图全新升级、新增大量算子库、优化API 接口,技术文档更加完善。大规模分布式训练性能领先,分布式GPU训练相比其他主流实现可以获得20%-100%的速度提升,分布式CPU训练最大吞吐量可达竞品的6倍以上。官方支持模型库极大丰富,官方模型从60多个增加到了100多个,提供下载的预训练模型已经超过200个。
新开源4个国际竞赛冠军模型,引领深度学习技术发展方向:Activitynet Challenge 2019 冠军模型 BMN;Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track 冠军模型 CACascade R-CNN;CVPR LIP Challenge 2019 冠军模型 ACE2P;MRQA: EMNLP2019 Machine Reading Comprehension Challenge冠军模型 D-NET 。
同时,百度面向深度学习开发者推出桨生态激励计划,免费开放10个AI课程体系、面向100余所重点高校提供深度学习教学支持培训、助力1000余家AI企业转型智能化、设立100万元AI系列比赛奖金、提供1亿元的GPU算力资源支持。
产学研用生态建设
目前,飞桨已对不同种类的开发者提供了不同的支持。比如,针对科研开发者,飞桨创办了中国深度学习技术俱乐部“飞桨博士会”,针对高校开发者,飞桨开展了高校教学支持计划。目前,已培养1000名专业教师,助力200+高校开设深度学习课程。而针对企业开发者,飞桨提供企业深度学习实战营“AI快车道”,为技术转型与升级的一线工程师定制实战课程。目前,已为近1000家企业提供深度学技术快速应用扶持培训。
除此之外,对于个人开发者而言,PaddleCamp在线深度学习集训营,采用课程+文档+实战的形式,内容覆盖CV、NLP、推荐等多领域,助力开发者从“小白”到“大牛”。为了更好的激发开发者学习兴趣,助力各阶段开发者的快速成长,面向不同深度学习能力的开发者,飞桨还举办了一系列巅峰赛、常规赛、挑战赛,奖金更是高达百万元。
人工智能与产业的深度结合蕴含着海量的市场机会,这意味着作为国内目前唯一全面开源开放、功能完备的产业级深度学习平台,飞桨的未来,机会和挑战并重。
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