Редактор Downcodes поможет вам понять платформу машинного и глубокого обучения, независимо разработанную в Китае! В последние годы Китай добился значительного прогресса в области искусственного интеллекта, и появился ряд отличных независимых платформ для исследований и разработок. Они имеют свои особенности с точки зрения производительности, простоты использования и сценариев применения, предоставляя отечественные и зарубежные возможности. разработчики с мощными инструментами и ресурсами. В этой статье мы рассмотрим четыре основные платформы Baidu Feipiao, Tencent Tiangong, Alibaba Cloud PAI и Huawei MindSpore, проанализируем их преимущества и характеристики и ответим на некоторые распространенные вопросы.
Китай добился большого прогресса в области машинного и глубокого обучения и создал ряд независимо разработанных передовых систем. В основном это: PaddlePaddle от Baidu, Tiangong от Tencent, платформа машинного обучения PAI от Alibaba Cloud и MindSpore от Huawei. Среди них PaddlePaddle от Baidu, как платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, не только пользуется широкой поддержкой сообщества, но также отличается простотой использования, гибкостью и высокой производительностью. Она поддерживает полный процесс разработки модели глубокого обучения, включая обработку данных. создание модели, обучение, оптимизация и окончательное развертывание.
Baidu PaddlePaddle, первая в Китае полностью независимо разработанная, многофункциональная платформа глубокого обучения промышленного уровня с открытым исходным кодом, сыграла важную роль в продвижении отечественных исследований и разработок в области искусственного интеллекта и продвижении приложений. С момента открытия исходного кода в 2016 году Flying Paddle привлек большое количество разработчиков и корпоративных пользователей благодаря своим функциям, таким как простота обучения, простота использования и отличная производительность.
Платформа Flying Paddle поддерживает весь процесс обучения модели: от предварительной обработки данных, проектирования модели, настройки обучения до окончательного развертывания. В частности, технология динамических графов делает проектирование и отладку моделей более интуитивными и простыми для понимания, что значительно снижает порог входа в глубокое обучение. Кроме того, Feipiao охватывает приложения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и системы рекомендаций, предоставляя разработчикам богатую библиотеку моделей и набор инструментов, упрощая разработку индивидуальных моделей глубокого обучения.
Tencent Tiangong — это платформа машинного обучения, независимо разработанная Tencent Cloud на основе многолетнего накопления технологий. Он предоставляет универсальные услуги машинного обучения, поддерживая весь процесс: от создания модели, обучения, оптимизации до развертывания. Примечательной особенностью Tencent Tiangong является простота использования. Даже разработчики, не имеющие опыта глубокого машинного обучения, могут быстро приступить к разработке моделей глубокого обучения.
Tencent Tiangong подчеркивает полноту и открытость платформы. Предоставляя богатую библиотеку алгоритмов, она также поддерживает доступ к пользовательским алгоритмам. Услуги, предоставляемые платформой, не только охватывают традиционную область машинного обучения, но также углубляются в области приложений глубокого обучения, такие как распознавание речи, обработка изображений, обработка естественного языка и т. д., отвечая потребностям различных сценариев.
Платформа машинного обучения Alibaba Cloud PAI представляет собой накопление технологий и сервисные возможности Alibaba Cloud в области искусственного интеллекта. Платформа PAI объединяет ряд функций машинного обучения, таких как обработка данных, обучение моделей, оценка моделей и развертывание моделей, с целью предоставить предприятиям и разработчикам простые и быстрые услуги машинного обучения.
Важной особенностью платформы PAI является ее крупномасштабная библиотека алгоритмов машинного обучения, которая включает в себя как общие алгоритмы машинного обучения, так и расширенные алгоритмы, такие как глубокое обучение и обучение с подкреплением. С помощью платформы PAI пользователи могут легко создавать и отлаживать свои собственные модели обучения, что значительно ускоряет цикл реализации проектов ИИ.
Huawei MindSpore, самостоятельно разработанная платформа искусственного интеллекта Huawei, стремится предоставить универсальную платформу для разработки и эксплуатации искусственного интеллекта. MindSpore уделяет особое внимание вычислительным возможностям искусственного интеллекта во всех сценариях (включая облако, периферию и терминал), а также высокой производительности и простоте использования. Его новая архитектура «AICore» делает разработку ИИ более эффективной, обеспечивая при этом полное использование вычислительных ресурсов.
Философия дизайна MindSpore ориентирована на будущие приложения искусственного интеллекта. Она поддерживает гибкую разработку моделей глубокого обучения и машинного обучения, что позволяет разработчикам разрабатывать лучшие модели искусственного интеллекта для различных сценариев. Кроме того, MindSpore также уделяет особое внимание совместному строительству с открытым исходным кодом и совместно продвигает разработку технологий искусственного интеллекта с глобальными разработчиками через сообщество открытого исходного кода.
Посредством этих самостоятельно разработанных систем машинного и глубокого обучения отечественные технологические компании не только продвигают инновации и применение технологий искусственного интеллекта, но также предоставляют богатые ресурсы и инструменты разработчикам по всему миру, способствуя развитию глобальной экосистемы искусственного интеллекта.
1. Какие отечественные системы машинного и глубокого обучения собственной разработки существуют? Китай добился значительного прогресса в области машинного и глубокого обучения и запустил несколько систем собственной разработки. К ним относятся:
PaddlePaddle от Baidu: это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая отличается высокой гибкостью, масштабируемостью и подходит для различных сценариев применения. PAI (Платформа искусственного интеллекта) Alibaba: это платформа, которая комплексно предоставляет услуги искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и другие функции. Tencent’s Angel: это распределенная платформа машинного обучения, которая поддерживает крупномасштабную обработку данных и обучение моделей. Alink от JD.com: это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет множество алгоритмов и инструментов, помогающих пользователям создавать и обучать модели. MindSpore от Huawei: это полнофункциональная унифицированная платформа разработки, которая поддерживает автоматический вывод, оптимизацию и развертывание моделей.2. Какие отечественные системы машинного и глубокого обучения собственной разработки наиболее широко используются? В Китае наиболее широко используемой системой машинного и глубокого обучения собственной разработки является PaddlePaddle от Baidu. PaddlePaddle обладает богатыми функциями и гибкими сценариями применения. Он не только широко используется внутри компании Baidu, но и пользуется популярностью у многих внешних разработчиков. PaddlePaddle предоставляет множество предварительно обученных моделей и инструментов с открытым исходным кодом, которые помогают пользователям быстро создавать и обучать модели, и добился хороших результатов в широком спектре областей применения.
3. Каковы уникальные характеристики отечественных систем машинного и глубокого обучения собственной разработки? Отечественные системы машинного и глубокого обучения собственной разработки уникальны по некоторым характеристикам:
Платформа с открытым исходным кодом. Многие отечественные системы собственной разработки построены на платформах с открытым исходным кодом, что позволяет большему количеству разработчиков участвовать в создании и оптимизации систем. Подходит для нескольких сценариев: эти системы разработаны с учетом потребностей нескольких сценариев, включая крупномасштабную обработку данных, обучение моделей, развертывание логических выводов и т. д., и могут удовлетворить потребности различных сценариев применения. Высокая производительность и эффективность. Учитывая особенности отечественной интернет-индустрии, система собственной разработки ориентирована на повышение производительности и эффективности. Благодаря оптимизации алгоритмов и распределенным вычислениям система обеспечивает высокую производительность при работе с большими объемами данных и в крупномасштабных вычислительных средах. и эффективность.Я надеюсь, что эта статья поможет вам лучше понять независимо разработанные в Китае платформы машинного и глубокого обучения, которые постоянно растут и вносят свой вклад в будущее искусственного интеллекта.