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飞桨特色产业级模型库助力AI开发与落地更简单
发布日期:2023-02-21T03:24:50.000+0000 浏览量:731次
飞桨在长期的产业实践中发现,开发者使用开源模型项目落地普遍会遇到三大难题:
  • 算法和模型繁多,做模型选择是个难题;

  • 模型效果不错,但产业落地时容易遇到资源限制和部署的问题;

  • 面对新场景无从下手,迫切希望有范例和经验作为参考。

针对以上问题,飞桨特色产业级模型库为开发者提供了三个方面针对性的解决方案,分别是:
  • 算法汇聚,模型精选,为开发者提供600+精选算法;

  • 产业实践,深度优化,精心打造飞桨PP系列模型,更适合产业落地;

  • 聚合产业范例与模型知识,打造覆盖金融、工业等多个行业的产业范例库。

算法汇聚,模型精选
针对模型选择困难的问题,飞桨提供600多个精选的官方算法,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、推荐、语音、时序预测、文心大模型、强化学习、图神经网络、量子学习、生物计算以及科学计算等主流应用领域。


为了更好地承载模型的研发与应用,飞桨创新性地研发了开发套件产品,通过端到端的全流程,来支撑开发者的开发过程。
以PaddleDetection和PaddleOCR两个开发套件为例,开发套件可以支持开发者从数据准备、模型训练到部署整个流程,同时还预置大量优化策略。开发者只需简单修改配置,就可以快速实现应用,而且支持在丰富的硬件上实现多种部署方式。
除了之前大家熟悉的开发套件,近期飞桨新发布了若干模型库与开发套件。

深度时序建模库PaddleTS

飞桨新增深度时序建模库PaddleTS,专门针对开发者在时序预测方向的任务需求。

三维感知开发套件Paddle3D

3D方向目前也是比较热门的场景。飞桨针对性开发了三维感知开发套件Paddle3D,其可以在智能驾驶、智能医疗、点云测绘等方面支持产业落地。

遥感影像智能解译开发套件PaddleRS

遥感影像智能解译开发套件PaddleRS的技术能力覆盖遥感场景中图像分割、目标检测、变化检测、图像复原以及场景分类,非常适合遥感方向从业开发者进行产业应用落地。
综上,通过丰富的模型库以及开发套件,可以很好地解决模型选择困难问题。

产业实践,深度优化
针对开发者对于产业实践深度优化的需求,飞桨建设了一批高质量的PP系列模型。目前PP特色模型已经到达了42个,基本涵盖了各个领域的主流任务场景。PP系列模型的主要特色是精度与性能的平衡,根据产业用户的场景需要,兼顾模型精度和硬件推理速度。根据模型的大小、占用内存、显存这些限制条件进行综合优化,在保证精度基本满足任务需求的同时,兼顾在速度和性能上也能满足业务需求。

PP系列的典型模型PP-YOLOE+

PP系列的PP-StructureV2

自然语言处理领域的ERNIE-UIE

自然语言处理领域的ERNIE 3.0轻量级模型

聚合产业范例与模型知识
针对开发者缺少案例经验参考的问题,飞桨建设了产业实践范例库,沉淀飞桨开发者、合作伙伴的优秀经验,可以帮助新用户和开发者快速上手,所学即所用。
以火灾烟雾检测场景为例,产业实践范例提供了包括场景分析、算法选择、训练调优、推理部署等一套完整流程,通过对这些过程的详细讲解,可以帮助开发者迅速项目落地。
飞桨产业实践范例库逐渐积累,范例数量由47个增至68个,覆盖金融、工业、交通、互联网、安防、教育等十个重点行业场景。通过外部企业场景合作和共建的方式,共同解决产业痛点,获取行业经验。飞桨产业实践范例库聚焦金融、工业、城市、交通四大行业,全方位助力行业智能化发展。
针对模型选择困难、产业模型缺少、落地经验稀缺等问题,我们为开发者打造了全新的飞桨模型库,提供聚合模型知识与工具集的一站式体验方案。
在这里,开发者可以快速体验模型的可视化效果和一键运行能力,联动飞桨官网、AI Studio、BML等平台实现多维度尝试。同时,集合FastDeploy实现模型高性能本地部署,我们也希望与开发者一起不断打磨和塑造优秀的AI模型一站式能力。
最后,飞桨产业级模型库的建设离不开众多社区开发者的贡献,也欢迎更多的开发者加入飞桨队伍,共建AI社区,让AI开发与落地更简单。

相关链接

  • GitHub Models
https://github.com/PaddlePaddle/models
  • 飞桨官网模型库
https://www.paddlepaddle.org.cn/models
 

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