飛漿開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)
飛槳是百度開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),具有開(kāi)發(fā)便捷、超大規(guī)模模型訓(xùn)練技術(shù)和多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎三個(gè)優(yōu)勢(shì)。
標(biāo)簽:AI開(kāi)放平臺(tái) 中文AIGC項(xiàng)目共享平臺(tái) 學(xué)習(xí)平臺(tái) 技術(shù)學(xué)習(xí) 百度飛槳是百度開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)平臺(tái),具有開(kāi)發(fā)便捷、超大規(guī)模模型訓(xùn)練技術(shù)和多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎三個(gè)優(yōu)勢(shì)。飛槳支持聲明式、命令式編程,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)設(shè)計(jì),模型效果超越人類專家。飛槳還提供了基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)等多樣化的配套服務(wù)產(chǎn)品,助力深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用落地。用戶可以選擇本地和云端兩種開(kāi)發(fā)和部署模式。
深度學(xué)習(xí)框架的本質(zhì)是自動(dòng)實(shí)現(xiàn)建模過(guò)程中相對(duì)通用的模塊,建模者只需要實(shí)現(xiàn)模型個(gè)性化的部分。深度學(xué)習(xí)框架的設(shè)計(jì)思路如下:
- 在構(gòu)建模型的過(guò)程中,每一步所需要完成的任務(wù)均可以拆分成個(gè)性化和通用化兩個(gè)部分。
- 框架自動(dòng)實(shí)現(xiàn)建模過(guò)程中相對(duì)通用的模塊,建模者只實(shí)現(xiàn)模型個(gè)性化的部分。
- 通過(guò)屏蔽底層實(shí)現(xiàn),用戶只需關(guān)注模型的邏輯結(jié)構(gòu)。同時(shí),深度學(xué)習(xí)工具簡(jiǎn)化了計(jì)算,降低了深度學(xué)習(xí)入門門檻。
- 深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)是節(jié)省編寫大量底層代碼的精力,省去了部署和適配環(huán)境的煩惱,具備靈活的移植性。
飛槳在深度學(xué)習(xí)框架領(lǐng)域具有技術(shù)優(yōu)勢(shì),其中包括:
- 開(kāi)發(fā)便捷的深度學(xué)習(xí)框架:支持聲明式、命令式編程,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)設(shè)計(jì),模型效果超越人類專家。
- 超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練技術(shù):千億特征、萬(wàn)億參數(shù)、數(shù)百節(jié)點(diǎn)的開(kāi)源大規(guī)模訓(xùn)練平臺(tái),萬(wàn)億規(guī)模參數(shù)模型實(shí)時(shí)更新。
- 多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎:兼容多種開(kāi)源框架訓(xùn)練的模型,不同架構(gòu)的平臺(tái)設(shè)備輕松部署推理速度全面領(lǐng)先。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
數(shù)據(jù)評(píng)估
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