欢迎来到 PaddlePaddle GitHub
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前,飞桨累计开发者535万,服务企业20万家,基于飞桨开源深度学习平台产生了67万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法,快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能,实现产业智能化升级。
跟进PaddlePaddle最新特性请参考我们的版本说明
# CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu
更多安装信息详见官网 安装说明
PaddlePaddle用户可领取免费Tesla V100在线算力资源,训练模型更高效。每日登陆即送8小时,前往使用免费算力。
开发便捷的产业级深度学习框架
飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计,模型效果超越人类专家。
支持超大规模深度学习模型的训练
飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。
查看详情
支持多端多平台的高性能推理部署工具
飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库 Paddle Inference,面向分布式、流水线生产环境下自动上云、A/B测试等高阶功能的服务化推理框架 Paddle Serving,针对于移动端、物联网场景的轻量化推理引擎 Paddle Lite,以及在浏览器、小程序等环境下使用的前端推理引擎 Paddle.js。同时,透过与不同场景下的主流硬件高度适配优化及异构计算的支持, 飞桨的推理性能也领先绝大部分的主流实现。
面向产业应用,开源开放覆盖多领域的工业级模型库。
飞桨官方支持100多个经过产业实践长期打磨的主流模型,其中包括在国际竞赛中夺得冠军的模型;同时开源开放200多个预训练模型,助力快速的产业应用。
查看详情
PaddlePaddle由Apache-2.0 license提供
Dear OpenI User
Thank you for your continuous support to the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform. In order to protect your usage rights and ensure network security, we updated the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement in January 2024. The updated agreement specifies that users are prohibited from using intranet penetration tools. After you click "Agree and continue", you can continue to use our services. Thank you for your cooperation and understanding.
For more agreement content, please refer to the《Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement》