O editor de Downcodes levará você a entender a plataforma de aprendizado de máquina e aprendizado profundo desenvolvida de forma independente na China! Nos últimos anos, a China fez progressos significativos no campo da inteligência artificial, e surgiram uma série de excelentes plataformas independentes de pesquisa e desenvolvimento. Elas têm características próprias em termos de desempenho, facilidade de uso e cenários de aplicação, fornecendo cenários nacionais e estrangeiros. desenvolvedores com ferramentas e recursos poderosos. Este artigo irá aprofundar as quatro principais plataformas de Baidu Feipiao, Tencent Tiangong, Alibaba Cloud PAI e Huawei MindSpore, analisar suas vantagens e características e responder a algumas perguntas comuns.
A China fez grandes progressos nas áreas de aprendizagem automática e aprendizagem profunda e deu origem a uma série de sistemas avançados desenvolvidos de forma independente. Incluindo principalmente: PaddlePaddle da Baidu, Tiangong da Tencent, plataforma de aprendizado de máquina PAI da Alibaba Cloud e MindSpore da Huawei. Entre eles, o PaddlePaddle do Baidu, como plataforma de aprendizado profundo de código aberto, não só possui amplo suporte da comunidade, mas também possui as características de facilidade de uso, flexibilidade e alto desempenho. Ele suporta um processo completo de desenvolvimento de modelo de aprendizado profundo, incluindo processamento de dados. estabelecimento de modelo, treinamento, otimização e implantação final.
Baidu PaddlePaddle, como a primeira plataforma de aprendizagem profunda de nível industrial, desenvolvida de forma totalmente independente, rica em recursos, de código aberto e de nível industrial, desempenhou um papel importante na promoção da pesquisa e desenvolvimento doméstico de IA e na promoção de aplicações. Desde que foi de código aberto em 2016, o Flying Paddle atraiu um grande número de desenvolvedores e usuários corporativos devido aos seus recursos como facilidade de aprendizado, facilidade de uso e excelente desempenho.
A plataforma Flying Paddle oferece suporte a todo o processo de treinamento do modelo, desde o pré-processamento de dados, design do modelo, ajuste de treinamento até a implantação final. Em particular, sua tecnologia gráfica dinâmica torna o design e a depuração do modelo mais intuitivos e fáceis de entender, reduzindo bastante o limite de entrada para aprendizado profundo. Além disso, Feipiao cobre aplicações em vários campos, como visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação, fornecendo aos desenvolvedores uma rica biblioteca de modelos e um conjunto de ferramentas, facilitando o desenvolvimento de modelos personalizados de aprendizado profundo.
Tencent Tiangong é uma plataforma de aprendizado de máquina desenvolvida de forma independente pela Tencent Cloud com base em anos de acumulação de tecnologia. Ele fornece serviços completos de aprendizado de máquina, apoiando todo o processo, desde o estabelecimento do modelo, treinamento, otimização até a implantação. Uma característica notável do Tencent Tiangong é sua facilidade de uso. Mesmo os desenvolvedores sem experiência profunda em aprendizado de máquina podem começar rapidamente e desenvolver modelos de aprendizado profundo.
Tencent Tiangong enfatiza a abrangência e abertura da plataforma. Ao mesmo tempo que fornece uma rica biblioteca de algoritmos, também oferece suporte ao acesso de algoritmos personalizados. Os serviços prestados pela plataforma não cobrem apenas o campo tradicional de aprendizado de máquina, mas também se aprofundam em campos de aplicação de aprendizado profundo, como reconhecimento de fala, processamento de imagem, processamento de linguagem natural, etc., atendendo às necessidades de diferentes cenários.
A plataforma de aprendizado de máquina PAI do Alibaba Cloud representa o acúmulo de tecnologia e capacidades de serviço do Alibaba Cloud no campo da inteligência artificial. A plataforma PAI integra uma série de funções de aprendizado de máquina, como processamento de dados, treinamento de modelo, avaliação de modelo e implantação de modelo, com o objetivo de fornecer às empresas e desenvolvedores serviços de aprendizado de máquina simples e rápidos.
Uma característica importante da plataforma PAI é sua biblioteca de algoritmos de aprendizado de máquina em grande escala, que inclui algoritmos gerais de aprendizado de máquina e algoritmos avançados, como aprendizado profundo e aprendizado por reforço. Através da plataforma PAI, os usuários podem facilmente construir e depurar seus próprios modelos de aprendizagem, acelerando bastante o ciclo de implementação de projetos de IA.
O Huawei MindSpore, como estrutura de computação de IA desenvolvida pela própria Huawei, está comprometido em fornecer uma plataforma completa de desenvolvimento e operação de IA. A MindSpore dá ênfase especial às capacidades de computação de IA em todos os cenários (incluindo nuvem, borda e terminal), bem como ao alto desempenho e facilidade de uso. Sua nova arquitetura “AICore” torna o desenvolvimento de IA mais eficiente, ao mesmo tempo que garante a utilização total dos recursos computacionais.
A filosofia de design do MindSpore é orientada para futuras aplicações de IA. Ele suporta aprendizado profundo flexível e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo que os desenvolvedores projetem os melhores modelos de IA para diferentes cenários. Além disso, a MindSpore também enfatiza a co-construção de código aberto e promove conjuntamente o desenvolvimento de tecnologia de IA com desenvolvedores globais através da comunidade de código aberto.
Através destes sistemas de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda auto-desenvolvidos, as empresas tecnológicas nacionais não só promovem a inovação e a aplicação da tecnologia de inteligência artificial, mas também fornecem recursos e ferramentas ricos a programadores em todo o mundo, promovendo o desenvolvimento do ecossistema global de IA.
1. Quais sistemas nacionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo autodesenvolvidos existem? A China fez progressos significativos nas áreas de aprendizagem automática e aprendizagem profunda e lançou vários sistemas autodesenvolvidos. Estes incluem:
PaddlePaddle do Baidu: Esta é uma plataforma de aprendizado profundo de código aberto altamente flexível e escalonável e adequada para vários cenários de aplicação. PAI (Plataforma de Inteligência Artificial) do Alibaba: Esta é uma plataforma que fornece serviços de inteligência artificial de forma abrangente, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e outras funções. Anjo da Tencent: Esta é uma plataforma distribuída de aprendizado de máquina que suporta processamento de dados em grande escala e treinamento de modelo. Alink da JD.com: Esta é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que fornece uma variedade de algoritmos e ferramentas para ajudar os usuários a construir e treinar modelos. MindSpore da Huawei: Esta é uma plataforma de desenvolvimento unificada e full-stack que suporta inferência automática, otimização de modelo e implantação.2. Quais sistemas nacionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são os mais amplamente utilizados? Na China, pode-se dizer que o sistema de aprendizado de máquina e aprendizado profundo autodesenvolvido mais amplamente utilizado é o PaddlePaddle do Baidu. PaddlePaddle possui funções ricas e cenários de aplicativos flexíveis. Ele não é apenas amplamente usado internamente pelo Baidu, mas também preferido por muitos desenvolvedores externos. PaddlePaddle fornece uma variedade de modelos pré-treinados e ferramentas de código aberto para ajudar os usuários a construir e treinar modelos rapidamente, e alcançou bons resultados em uma ampla variedade de campos de aplicação.
3. Quais são as características únicas dos sistemas domésticos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo autodesenvolvidos? Os sistemas domésticos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo autodesenvolvidos são exclusivos em alguns recursos:
Plataforma de código aberto: Muitos sistemas nacionais de desenvolvimento próprio são construídos em plataformas de código aberto, permitindo que mais desenvolvedores participem na construção e otimização do sistema. Adequado para vários cenários: Esses sistemas são projetados com as necessidades de vários cenários em mente, incluindo processamento de dados em grande escala, treinamento de modelo e implantação de inferência, etc., e podem atender às necessidades de diferentes cenários de aplicação. Alto desempenho e eficiência: Tendo em vista as características da indústria nacional da Internet, o sistema autodesenvolvido concentra-se em melhorar o desempenho e a eficiência. Por meio da otimização de algoritmos e da computação distribuída, o sistema possui alto desempenho em dados massivos e ambientes de computação em grande escala. e eficiência.Espero que este artigo possa ajudá-lo a compreender melhor as plataformas de aprendizagem automática e aprendizagem profunda desenvolvidas de forma independente na China, que estão em constante crescimento e contribuem para o futuro da inteligência artificial.