Paddle

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歡迎來到 PaddlePaddle GitHub。

PaddlePaddle作為國內首個自主研發的深度學習平台，自2016年起正式向專業社群開源，是一個技術先進、功能豐富、涵蓋核心深度學習框架、基礎模型庫、端到端的產業平台。 、工具和組件以及服務平台。 PaddlePaddle源自於工業實踐，執著於工業化。已廣泛應用於製造業、農業、企業服務等多個產業，服務超過1,070萬名開發者、23.5萬家企業，產生86萬個模型。憑藉這些優勢，PaddlePaddle已經幫助越來越多的合作夥伴將人工智慧商業化。

安裝

最新 PaddlePaddle 版本：v2.6

我們的願景是透過 PaddlePaddle 為每個人提供深度學習。請參閱我們的發佈公告來追蹤PaddlePaddle的最新功能。

安裝最新的穩定版本

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

有關安裝的更多信息，請查看快速安裝

現在我們的開發者可以免費取得Tesla V100線上運算資源。如果您使用AI Studio創建程序，每天將獲得8小時在線訓練模型的時間。點擊此處開始。

四大領先技術

• 深度神經網路產業化敏捷開發框架

  PaddlePaddle 深度學習框架透過利用可程式方案來建立神經網絡，在促進開發的同時降低技術負擔。它支援聲明式編程和命令式編程，同時保留了開發靈活性和高運行時效能。神經架構可以透過演算法自動設計，其性能比人類專家設計的演算法更好。

• 支援深度神經網路超大規模訓練

  PaddlePaddle在超大規模深度神經網路訓練方面取得了突破。它推出了全球首個大規模開源訓練平台，支援使用分佈在數百個節點的資料來源訓練具有千億個特徵和兆個參數的深度網路。 PaddlePaddle克服了超大規模深度學習模型的線上深度學習挑戰，進一步實現了超過1兆參數的即時模型更新。點擊此處了解更多信息

• 適用於綜合部署環境的高效能推理引擎

  PaddlePaddle不僅相容於第三方開源框架訓練的模型，也為各種生產情境提供完整的推理產品。我們的推理產品線包括 Paddle Inference：用於高效能伺服器和雲端推理的本機推理庫； FastDeploy：易於使用、高效能的AI模型部署工具包，適用於雲端、移動和邊緣，開箱即用，統一體驗； Paddle Lite：適用於行動和物聯網環境的超輕量級推理引擎； Paddle.js：用於瀏覽器和迷你應用程式的前端推理引擎。此外，透過在各個場景下對領先硬體的大量優化，Paddle推理引擎的性能優於大多數其他主流框架。

• 面向行業的模型和具有開源存儲庫的庫

  PaddlePaddle包含並維護了100多個經過行業長期實踐和打磨的主流模型。其中一些模型在重要的國際比賽中獲得了重要獎項。同時，PaddlePaddle也擁有200多個預訓練模型（部分附有原始碼），方便產業應用的快速開發。點擊此處了解更多信息

文件

我們提供英文和中文文件。

• 指南

  您可能想從如何使用 PaddlePaddle 實施深度學習基礎知識開始。

• 實踐

  到目前為止您已經熟悉了 Fluid。下一步應該是建立更有效率的模型或發明原始的 Operator。

• API參考

  我們的新 API 支援更短的程式。

• 如何貢獻

  我們感謝您的貢獻！

開源社群

• Github 問題：錯誤回報、功能請求、安裝問題、使用問題等。

• 開源貢獻活動：

  • 初級：快樂開源活動（例行賽、黑客馬拉松預訓練營）
  • 進階：PaddlePaddle Hackathon（個人挑戰賽、LLM申請賽、Hackathon代碼營）

• 社區組織：

  • 技術組織：Paddle Framework 貢獻者俱樂部、PFCC
  • 社群治理組織：PaddlePaddle開源開發工作小組、PPOSDWG

• 社群部落格：https://pfcc.blog/

課程

• 伺服器部署：透過本地和遠端服務介紹高效能伺服器部署的課程。
• 邊緣部署：介紹從行動、物聯網到網路和小程式的邊緣部署的課程。

版權和許可

PaddlePaddle 在 Apache-2.0 許可證下提供。