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关于开发者:凝聚406万开发者-飞桨十大发布提速产业智能化

12 月 12 日,由深度学习技术及利用国家工程实验室主办的 WAVE SUMMIT+2021 深度学习开发者峰会在上海召开。百度首席技术官、深度学习技术及利用国家工程实验室主任王海峰颁布飞桨最新成绩单:凝聚 406 万开发者、创立 47.6 万模型、服务 15.7 万企事业单位,中国深度学习平台综合市场份额第一。飞桨十大新公布引领 AI 技术和生态倒退。

王海峰示意,飞桨秉承技术创新、开源凋谢的初心,坚韧不拔地在核心技术的积攒和冲破上下功夫,同时扎实持重地推动生态建设,与宽广开发者、产学研用各方独特摸索和成长,赋能产业转型降级。

“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段。面向技术和产业倒退需要的 AI 大生产平台能够让 AI 技术以标准化、自动化和模块化的形式输入给千行百业,实现规模化利用,同时以平台为根底促成交融翻新、独特倒退。飞桨产业级深度学习开源开放平台是典型的 AI 大生产平台,赋能宽广开发者,无力撑持 AI 工业大生产,促成技术创新和产业智能化降级。”王海峰认为。

峰会上,飞桨公布十大最新技术和生态停顿,包含:

  • 飞桨新版全景图——产业级模型库新增文心大模型;
  • 业界首个产业实际范例库;
  • 飞桨“大航海”2.0 共创打算;
  • 飞桨开源框架 v2.2 体系化新增科学计算 API;
  • 端到端自适应大规模分布式训练技术;
  • 文本工作全流程减速;
  • 多层次低成本的硬件适配计划;
  • 产业级开源模型库模型超过 400 个;
  • 企业版降级主动高效的模型部署性能;
  • 以及 1 分钟极速装置实现本地高效建模的飞桨 EasyDL 桌面版。

具体来说,技术层面,飞桨全新公布的开源框架 v2.2,深度学习框架技术继续当先,具备四大个性:

  • 飞桨 API 更加丰盛、高效、兼容,新增大量科学计算 API;
  • 高效反对超大模型训练的端到端自适应大规模分布式训练技术;
  • 全流程减速文本工作,解决文本畛域开发在性能和训推一体方面的痛点问题;
  • 多层次、低成本的硬件适配计划,极致升高框架与芯片的适配老本。

飞桨产业级模型库新增百度最新公布的常识加强文心大模型,让大模型真正进入产业利用;官网反对的产业级开源算法模型超过 400 个,并公布 13 个 PP 系列模型,在精度和性能上达到均衡,将推理部署工具链彻底买通。

产业落地方面,飞桨推出业界首个产业实际范例库,从实在产业场景剖析、残缺代码实现,到具体过程解析,中转我的项目落地,笼罩数十个高频利用场景,推动 AI 落地可复制和规模化。面向产业场景晋升开发效率和资源应用效力的飞桨企业版降级了主动高效的模型部署性能,同时推出 1 分钟极速装置实现本地高效建模的飞桨 EasyDL 桌面版。

生态方面,飞桨更进一步,全新公布“大航海”打算 2.0,在启航、护航、领航三大航道根底上,新增“共创”打算,以飞桨平台为基座,社区开发者共创工具、模型、产业案例与实践经验;造成产业翻新需要对接平台,共创产学研用正循环;与生态搭档一起建设人工智能产业赋能核心,共创区域翻新生态。

“建设飞桨须要抓住的关键点有三个,技术继续翻新、性能体验以开发者的需要为首位,以及宽泛地与生态共享、共创。”百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜示意。

工作之余自学 AI 的铁路工人基于飞桨实现了铁路货运车号的自动识别,为所在铁路段节俭数十万元老本;吉林大学的师生团队联结飞桨平台,打造了已在生产线上利用的自动化检测零碎,并积淀为教学课程,帮忙更多师生学习 AI 技术和利用······飞桨的继续翻新,让深度学习落地产业利用的门槛一直升高,实现共享共创,推动千行百业减速智能化降级。


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