يقدم لك محرر Downcodes تفسيرًا للإصدار التصاعدي من PaddleX 3.0-beta! تهدف أداة التطوير التعاونية منخفضة التعليمات البرمجية للأجهزة السحابية التي أطلقتها PaddlePaddle إلى خفض عتبة تطوير الذكاء الاصطناعي ومساعدة المطورين على حل المشكلات الصناعية بكفاءة. إنه يركز على سبعة سيناريوهات رئيسية رئيسية للذكاء الاصطناعي، ويختار 68 نموذجًا للمجداف الطائر عالي الجودة، ويبني 16 خط إنتاج نموذجي على المستوى الصناعي، ويتكيف بشكل عميق مع شريحة Huawei Ascend 910، مما يوفر نموذج تطوير مناسبًا يسمح للمطورين بإكمال المشروع دون الحاجة إلى ذلك. التعمق في الطبقة السفلية في عملية تطوير النموذج بأكملها. يدعم التحسين السريع للنموذج ويوفر تعديلات أساسية للمعلمات الفائقة. يمكن دمج النموذج المدرب بسهولة في المشروع من خلال واجهة برمجة تطبيقات Python البسيطة. سواء كنت مبتدئًا في الذكاء الاصطناعي أو مطورًا ذا خبرة، يمكن أن يوفر لك PaddleX 3.0-beta Ascend Edition دعمًا قويًا.
PaddleX3.0-beta هي أداة تطوير تعاونية منخفضة التعليمات البرمجية على السحابة الإلكترونية أطلقتها PaddlePaddle، وتهدف إلى مساعدة المطورين على حل المشكلات العملية في الصناعة بتكلفة منخفضة وبدون عتبة.
تم إصدار PaddleX في 27 يونيو 2023، مع التركيز على 7 سيناريوهات رئيسية للذكاء الاصطناعي، واختيار 68 نموذجًا للمجداف الطائر عالي الجودة، وبناء 16 خط إنتاج نماذج على المستوى الصناعي.
تشمل النقاط الأساسية ما يلي:
النموذج غني، ويغطي تصنيف الصور، واكتشاف الأهداف، وتجزئة الصور، والتعرف الضوئي على الحروف، وتحليل تخطيط الصورة النصية، واستخراج معلومات الصورة النصية، وتحليل التوقيت وسيناريوهات المهام الأخرى.
تدرك طريقة التطوير ذات التعليمات البرمجية المنخفضة تطوير العملية الكاملة لخط إنتاج النموذج من خلال واجهة API الموحدة، وتدعم سلسلة عمليات النموذج المعرفة من قبل المستخدم.
لقد تم تكييفه بشكل عميق مع شريحة Huawei Ascend 910 لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمستخدمين.
يوفر PaddleX3.0-beta Ascend Edition نموذجًا مناسبًا للتطوير، ولا يحتاج المطورون إلى فهم متعمق للمبادئ الأساسية، ويمكن إكمال المهام المختلفة مثل التحقق من البيانات والتدريب والتقييم والاستدلال من خلال الأوامر والتكوينات الموحدة . بالإضافة إلى ذلك، يدعم PaddleX أيضًا التحسين السريع للنموذج ويكشف عن المعلمات الفائقة الرئيسية للمطورين لتعديلها. يمكن دمج النموذج المدرب في المشروع من خلال واجهة برمجة تطبيقات Python البسيطة.
من أجل تحسين تجربة المستخدم بشكل أكبر، قام فريق PaddleX بتكييف شريحة التدريب Ascend بشكل عميق، ويحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت إصدارات أجهزة متعددة من Flying Paddle Framework وإضافة معلمات تكوين الجهاز أثناء التدريب لاستخدام أدوات PaddleX على أجهزة Ascend. حاليًا، يصل عدد النماذج التي تدعمها أجهزة Shengteng إلى العشرات، وتغطي مجالات متعددة.
عنوان تجربة PaddleX3.0-beta مفتوح المصدر:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta
بشكل عام، يوفر PaddleX 3.0-beta Ascend Edition لمطوري الذكاء الاصطناعي تجربة تطوير ممتازة مع حده المنخفض وكفاءته العالية ووظائفه القوية. أسرع وقم بزيارة العنوان مفتوح المصدر لتجربته!