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下面我们来盘点一下PaddlePaddle 2018年的成长之路

  深度学习框架如同智能时代的“发电机”,让人工智能技巧更快速地普及到各行各业,推动融合创新,成为智能时代最重要的基础设施。PaddlePaddle作为目前国内唯一功效完备的深度学习框架,经过2018年的快速成长,初具模型领先、性能优越、易学易用的技巧特点,以及工业场景下的领先优势。下面我们来盘点一下PaddlePaddle 2018年的成长之路。

  一、 核心发布

  1、 Paddle Fluid 1.0发布 —— 核心框架走向成熟

  § 7月4日 Paddle Fluid V0.14.0 发布——供给从数据预处理到模型安排在内的深度学习全流程的底层能力支撑。官方首次开源CV/NLP/语音/强化学习等10个业界领先的模型。

  § 10月12日 Paddle Fluid V1.0稳固版本发布——供给更稳固、向后兼容的API。易用性大幅提升。供给 Mac OS 下的多种安装方法,新增对Python3.5的支撑。并开源8个CV、NLP 方向主流模型。

  § 11月1日Paddle Fluid V1.1发布——支撑千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练。移动端预测新增Mali GPU、Adreno GPU、FPGA等硬件支撑。开源5个推荐领域模型,大幅优化CV、NLP模型的训练速度和显存占用。

  § 12月8日 Paddle Fluid V1.2发布——CPU多机异步训练升级包含worker异步并发和IO、通信优化在内多项功效,整体吞吐大幅提升。支撑python3.6及以上全版本。模型库新增图像分类任任务的预训练模型、语言模型任务新增基于cudnn的LSTM实现、散布式word2vec模型。

  2、 PaddlePaddle Suite - 技巧全面领先的深度学习全功效套件

  PaddlePaddle3.0升级为全面的深度学习开发套件,在核心框架基础上,开放VisualDL、PARL、AutoDL、EasyDL、AI Studio等一整套的深度学习工具组件和服务平台,满足不同层次的深度学习开发者的开发需求。具备壮大支撑工业级利用的能力,已经被中国企业广泛应用,并拥有生动的开发者社区生态。

  二、 三大技巧特点

  1、深耕工业场景,打造官方支撑模型最多的深度学习框架

  基于百度多年的工业利用经验,以及百度生态伙伴的人工智能解决方案实践,PaddlePaddle为企业供给44个经过工业场景验证的官方模型,涵盖视觉、NLP、语音和推荐等AI核心技巧领域,成为官方支撑模型最多的深度学习框架。

  基于PaddlePaddle开源多个百度国际比赛获奖模型:

  § PyramidBox模型 2018年3月在世界最权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE的三项评测子集Easy、Medium和Hard中均获得世界第一。

  § 基于Faster R-CNN的多模型,在Google AI Open Images-Object Detection Track 比赛中,从全球450多支参赛队伍中脱颖而出,获得世界第一。

  § PaddlePaddle强化学习框架PARL获得NeurIPS 2018的强化学习赛事AI for Prosthetics Challenge比赛冠军。

  2、 源于业务实践,输出业界最强的超大规模并行深度学习能力

  基于百度海量规模的业务场景实践,PaddlePaddle同时支撑稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练,支撑千亿规模参数、数百个几点的高效并行训练,供给最为领先的深度学习并行技巧。

  3、寻求极致性能,推出移动端高速推理引擎

  Paddle Mobile供给深度学习落地嵌入式移动端平台的能力。针对ARM CPU、IOS GPU、Mali GPU、Adreno GPU、FPGA、树莓派、RK339等多个硬件平台优化,性能高、体积小的优势。服务于包含手机百度、简略搜索在内的多款APP。在手机端实现单帧多目标检测耗时60ms以内,重要物体检测正确率和召回率均在95%以上。

  三、 完善的服务平台和配套组件

  1、基于PaddlePaddle的深度强化学习框架PARL发布,夺冠NeurIPS 2018

  PARL深度强化学习框架,具有高可扩大性、可复现性和可复用性,壮大的大规模并行化和稀疏特点的支撑能力。笼罩DQN、DDQN、Dueling DQN、DDPG、PPO等主流强化学习算法。支撑百亿级别数据或特点的训练,基于PARL可同时通过8块GPU拉动近20000个CPU节点运算。在NeurIPS 2018赛事中将需要近5个小时迭代一轮的PPO算法加速到不到1分钟,相对单机运算加速比高达几百倍。

  2、让深度学习来设计深度学习,AutoDL2.0设计的网络超过人类专家

  AutoDL 2018年正式发布V1.0、V2.0,包含网络结构主动化设计、迁移小数据建模、适配边沿盘算三个部分,能够主动进行深度学习网络的设计、迁移、以及适配,批量化生产模型。在CIFAR 10数据集,Auto DL 2.0设计的图像分类网络正确率达到 98%,效果全面超过人类专家。

  3、EasyDL零基础深度学习定制化训练和服务平台

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