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PaddlePaddle GitHub에 오신 것을 환영합니다.
PaddlePaddle은 중국 최초의 독립 R&D 딥 러닝 플랫폼으로 2016년부터 공식적으로 전문 커뮤니티에 오픈 소스로 제공되었습니다. 핵심 딥 러닝 프레임워크, 기본 모델 라이브러리, 엔드투(End-To)를 포괄하는 첨단 기술과 풍부한 기능을 갖춘 산업용 플랫폼입니다. -최종 개발 키트, 도구 및 구성 요소는 물론 서비스 플랫폼. PaddlePaddle은 산업화에 대한 헌신과 헌신을 바탕으로 산업 관행에서 유래되었습니다. 제조, 농업, 기업 서비스 등 다양한 분야에서 널리 채택되었으며, 1,070만 명 이상의 개발자, 235,000개 이상의 기업에 서비스를 제공하고 860,000개의 모델을 생성합니다. 이러한 장점을 통해 PaddlePaddle은 점점 더 많은 파트너가 AI를 상용화하는 데 도움을 주었습니다.
우리의 비전은 PaddlePaddle을 통해 모든 사람이 딥 러닝을 할 수 있도록 하는 것입니다. PaddlePaddle의 최신 기능을 추적하려면 출시 발표를 참조하세요.
# CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu
설치에 대한 자세한 내용은 빠른 설치를 참조하세요.
이제 우리 개발자들은 Tesla V100 온라인 컴퓨팅 리소스를 무료로 얻을 수 있습니다. AI Studio로 프로그램을 만들면 하루 8시간 동안 온라인으로 모델을 훈련할 수 있습니다. 시작하려면 여기를 클릭하세요.
심층 신경망의 산업 개발을 위한 민첩한 프레임워크
PaddlePaddle 딥 러닝 프레임워크는 프로그래밍 가능한 체계를 활용하여 신경망을 설계함으로써 기술 부담을 낮추면서 개발을 촉진합니다. 개발 유연성과 높은 런타임 성능을 모두 유지하면서 선언적 프로그래밍과 명령형 프로그래밍을 모두 지원합니다. 신경 아키텍처는 인간 전문가가 설계한 것보다 더 나은 성능을 가진 알고리즘에 의해 자동으로 설계될 수 있습니다.
심층 신경망의 초대형 훈련 지원
PaddlePaddle은 초대형 심층 신경망 훈련에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 수백 개의 노드에 분산된 데이터 소스를 사용하여 1,000억 개의 기능과 수조 개의 매개변수를 갖춘 심층 네트워크 교육을 지원하는 세계 최초의 대규모 오픈 소스 교육 플랫폼을 출시했습니다. PaddlePaddle은 초대형 딥 러닝 모델에 대한 온라인 딥 러닝 과제를 극복하고 1조 개 이상의 매개변수로 실시간 모델 업데이트를 달성했습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.
포괄적인 배포 환경을 위한 고성능 추론 엔진
PaddlePaddle은 타사 오픈 소스 프레임워크에서 훈련된 모델과 호환될 뿐만 아니라 다양한 생산 시나리오에 대한 완전한 추론 제품을 제공합니다. 당사의 추론 제품 라인에는 Paddle Inference가 포함됩니다. 고성능 서버 및 클라우드 추론을 위한 기본 추론 라이브러리입니다. FastDeploy: 즉시 사용 가능한 통합 경험을 제공하는 클라우드, 모바일 및 엣지를 위한 사용하기 쉬운 고성능 AI 모델 배포 툴킷입니다. Paddle Lite: 모바일 및 IoT 환경을 위한 초경량 추론 엔진. Paddle.js: 브라우저 및 미니앱을 위한 프런트엔드 추론 엔진입니다. 또한 각 시나리오에서 주요 하드웨어를 사용한 엄청난 양의 최적화를 통해 Paddle 추론 엔진은 대부분의 다른 주류 프레임워크보다 성능이 뛰어납니다.
오픈 소스 리포지토리를 갖춘 산업 지향 모델 및 라이브러리
PaddlePaddle은 업계에서 오랫동안 연습하고 다듬어진 100개 이상의 주류 모델을 포함하고 유지 관리합니다. 이러한 모델 중 일부는 주요 국제 대회에서 주요 상을 수상했습니다. 한편 PaddlePaddle은 산업용 애플리케이션의 신속한 개발을 촉진하기 위해 200개가 넘는 사전 훈련 모델(일부는 소스 코드 포함)을 추가로 보유하고 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.
우리는 영어와 중국어 문서를 제공합니다.
가이드
PaddlePaddle을 사용하여 딥 러닝 기본 사항을 구현하는 방법부터 시작하고 싶을 수도 있습니다.
관행
지금까지 당신은 이미 Fluid에 대해 잘 알고 있었습니다. 다음 단계는 보다 효율적인 모델을 구축하거나 독창적인 Operator를 개발하는 것입니다.
API 참조
우리의 새로운 API는 훨씬 더 짧은 프로그램을 가능하게 합니다.
기여하는 방법
귀하의 기여에 감사드립니다!
Github 문제: 버그 보고서, 기능 요청, 설치 문제, 사용 문제 등
오픈소스 기여 활동:
지역사회 조직:
커뮤니티 블로그: https://pfcc.blog/
PaddlePaddle은 Apache-2.0 라이센스에 따라 제공됩니다.