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飞桨 -PaddleX
飞桨全流程开发工具,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程。PaddleX同时提供简明易懂的Python API,及一键下载安装的图形化开发客户端。用户可根据实际生产需求选择相应的开发方式,获得飞桨全流程开发的最佳体验。
下载客户端
GitHub
核心优势
全流程打通
针对数据准备、模型训练、模型调优、多端部署的深度学习全流程应用
易用易集成
简明易懂的Python API,完全开源开放,易于二次开发和二次集成
融合产业实践经验
融合飞桨产业落地经验,精选高质量的视觉模型方案,并开放实际的案例教学
教程与服务
全流程开发文档说明及技术服务。多种方式与技术团队直接进行交流
产品内核主要构成
PaddleCV
集成百度在CV领域多年深厚积淀的智能视觉工具、算法、模型和数据,包括PaddleDetection、PaddleSeg等端到端开发套件,覆盖图像分类、目标检测、语义分割及实例分割等任务。快速、高效地支持开发者完成机器视觉的各类任务实现。
PaddleHub
集成大量具备飞桨Master模式的高质量预训练模型,让开发者通过少量样本数据的训练即可获得泛化能力更强的模型。AutoDL技术的加持,进一步提升模型训练的智能化,自动为模型搜索更优的参数配置。
VisualDL
集成深度学习开发可视化工具,使开发者可以以图表的方式,实时、直观地查看模型中参数和指标的变化趋势,帮助开发者更快得到理想模型,可大幅优化开发体验、提升调参效率。
PaddleSlim
集成飞桨技术领先的模型压缩工具PaddleSlim,包含模型剪裁、定点量化、知识蒸馏等一系列压缩策略,可显著减小模型大小、提升部署推理速度,以适配工业生产环境或移动端场景的高性能推理需求。
图形化开发界面示例
为了帮助开发者更好的了解飞桨的开发步骤以及所涉及的模块组件,进一步提升项目开发效率,我们为开发者提供了基于PaddleX实现的图形化开发界面示例,用户可以基于该界面示例进行改造,开发符合自己习惯的操作界面。开发者可以根据实际业务需求,直接调用或改造PaddleX后端技术内核来开发项目,或使用图形化开发界面快速体验飞桨模型开发全流程。PaddleX代码将于5月开源,届时开发者可自由改造PaddleX的后端,并自主完成前端实现。
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学习与技术交流
欢迎您加入PaddleX官方QQ群(1045148026)与飞桨团队及其他用户共同针对PaddleX进行讨论与交流
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