Paddle

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Bienvenue sur le GitHub PaddlePaddle.

PaddlePaddle, en tant que première plateforme indépendante d'apprentissage profond de R&D en Chine, est officiellement open source pour les communautés professionnelles depuis 2016. Il s'agit d'une plate-forme industrielle dotée de technologies avancées et de fonctionnalités riches qui couvrent les principaux cadres d'apprentissage profond, les bibliothèques de modèles de base, les systèmes de bout en bout. kits de développement, outils et composants finaux ainsi que plates-formes de services. PaddlePaddle est issu de pratiques industrielles avec dévouement et engagement en faveur de l'industrialisation. Il a été largement adopté par un large éventail de secteurs, notamment l'industrie manufacturière, l'agriculture, les services aux entreprises, etc., servant plus de 10,7 millions de développeurs, 235 000 entreprises et générant 860 000 modèles. Grâce à ces avantages, PaddlePaddle a aidé un nombre croissant de partenaires à commercialiser l’IA.

Installation

Dernière version de PaddlePaddle : v2.6

Notre vision est de permettre l'apprentissage en profondeur pour tous via PaddlePaddle. Veuillez vous référer à notre annonce de sortie pour suivre les dernières fonctionnalités de PaddlePaddle.

Installer la dernière version stable

 # CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu

Pour plus d'informations sur l'installation, veuillez consulter Installation rapide

Nos développeurs peuvent désormais acquérir gratuitement les ressources informatiques en ligne du Tesla V100. Si vous créez un programme par AI Studio, vous obtiendrez 8 heures pour former des modèles en ligne par jour. Cliquez ici pour commencer.

QUATRE TECHNOLOGIES DE POINTE

• Cadre agile pour le développement industriel de réseaux de neurones profonds

  Le cadre d'apprentissage en profondeur PaddlePaddle facilite le développement tout en réduisant la charge technique, en tirant parti d'un schéma programmable pour concevoir les réseaux de neurones. Il prend en charge à la fois la programmation déclarative et la programmation impérative tout en préservant la flexibilité de développement et les performances d'exécution élevées. Les architectures neuronales pourraient être automatiquement conçues par des algorithmes plus performants que ceux conçus par des experts humains.

• Prise en charge de la formation à très grande échelle des réseaux de neurones profonds

  PaddlePaddle a réalisé des percées dans la formation aux réseaux neuronaux profonds à très grande échelle. Il a lancé la première plate-forme de formation open source à grande échelle au monde qui prend en charge la formation de réseaux profonds avec 100 milliards de fonctionnalités et des milliards de paramètres à l'aide de sources de données réparties sur des centaines de nœuds. PaddlePaddle surmonte les défis de l'apprentissage profond en ligne pour les modèles d'apprentissage profond à très grande échelle et réalise en outre une mise à jour des modèles en temps réel avec plus de 1 000 milliards de paramètres. Cliquez ici pour en savoir plus

• Moteurs d'inférence hautes performances pour des environnements de déploiement complets

  PaddlePaddle est non seulement compatible avec les modèles formés dans des frameworks open source tiers, mais propose également des produits d'inférence complets pour divers scénarios de production. Notre gamme de produits d'inférence comprend Paddle Inference : une bibliothèque d'inférence native pour l'inférence de serveur et de cloud hautes performances ; FastDeploy : boîte à outils de déploiement de modèles d'IA facile à utiliser et hautes performances pour le cloud, le mobile et la périphérie, une expérience unifiée et prête à l'emploi ; Paddle Lite : moteur d'inférence ultra-léger pour les environnements mobiles et IoT ; Paddle.js : un moteur d'inférence frontal pour navigateur et mini-applications. De plus, grâce à de grandes optimisations avec du matériel de pointe dans chaque scénario, les moteurs d'inférence Paddle surpassent la plupart des autres frameworks traditionnels.

• Modèles et bibliothèques orientés industrie avec référentiels Open Source

  PaddlePaddle comprend et gère plus de 100 modèles grand public qui sont pratiqués et perfectionnés depuis longtemps dans l'industrie. Certains de ces modèles ont remporté des prix majeurs lors de grands concours internationaux. Entre-temps, PaddlePaddle dispose de plus de 200 modèles de pré-formation (certains d'entre eux avec des codes sources) pour faciliter le développement rapide d'applications industrielles. Cliquez ici pour en savoir plus

Documentation

Nous fournissons une documentation en anglais et en chinois.

• Guides

  Vous voudrez peut-être commencer par la façon de mettre en œuvre les bases du deep learning avec PaddlePaddle.

• Pratique

  Jusqu’à présent, vous connaissiez déjà Fluid. Et la prochaine étape devrait consister à construire un modèle plus efficace ou à inventer votre opérateur original.

• Référence API

  Notre nouvelle API permet des programmes beaucoup plus courts.

• Comment contribuer

  Nous apprécions vos contributions!

Communauté Open Source

• Problèmes Github : rapports de bogues, demandes de fonctionnalités, problèmes d'installation, problèmes d'utilisation, etc.

• Activités de contribution open source :

  • Débutant : bonne activité Open Source (saison régulière, camp pré-hackathon)
  • Avancé : Hackathon PaddlePaddle (Concours de défi personnel, Concours d'application LLM, Camp de code Hackathon)

• Organismes communautaires :

  • Organisation technique : Club des contributeurs du Paddle Framework, PFCC
  • Organisation de gouvernance communautaire : Groupe de travail sur le développement OpenSource PaddlePaddle, PPOSDWG

• Blog communautaire : https://pfcc.blog/

Cours

• Déploiements de serveurs : cours présentant les déploiements de serveurs hautes performances via des services locaux et distants.
• Déploiements Edge : cours présentant les déploiements Edge du mobile, de l'IoT au Web et aux applets.

Droit d'auteur et licence

PaddlePaddle est fourni sous la licence Apache-2.0.