关于paddle:飞桨特色产业级模型库助力AI开发与落地更简单

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大家好，明天带来的分享是对于飞桨特色产业级模型库的内容~ 你在应用开源模型我的项目时是否也遇到以下问题呢？

算法和模型繁多，做模型抉择是个难题；
模型成果不错，但产业落地时容易遇到资源限度和部署的问题；
面对新场景无从下手，迫切希望有范例和教训作为参考。

针对以上问题，飞桨特色产业级模型库为开发者提供了三个方面针对性的解决方案，快来看看如何更好地利用飞桨特色产业级模型库解决懊恼吧！

算法汇聚，模型精选 ，为开发者提供 600+ 精选算法；
产业实际，深度优化 ，精心打造飞桨 PP 系列模型，更适宜产业落地；
聚合产业范例与模型常识 ，打造笼罩金融、工业等多个行业的产业范例库。

针对模型抉择艰难的问题，飞桨提供 600 多个精选的官网算法，涵盖了自然语言解决、计算机视觉、举荐、语音、时序预测、文心大模型、强化学习、图神经网络、量子学习、生物计算以及科学计算等支流应用领域。

为了更好地承载模型的研发与利用，飞桨创新性地研发了开发套件产品，通过端到端的全流程，来撑持开发者的开发过程。

以 PaddleDetection 和 PaddleOCR 两个开发套件为例，开发套件能够反对开发者从数据筹备、模型训练到部署整个流程，同时还预置大量优化策略。开发者只需简略批改配置，就能够疾速实现利用，而且反对在丰盛的硬件上实现多种部署形式。
除了之前大家相熟的开发套件，近期飞桨新公布了若干模型库与开发套件。

深度时序建模库 PaddleTS

飞桨新增深度时序建模库 PaddleTS，专门针对开发者在时序预测方向的工作需要。

三维感知开发套件 Paddle3D

3D 方向目前也是比拟热门的场景。飞桨针对性开发了三维感知开发套件 Paddle3D，其能够在智能驾驶、智能医疗、点云测绘等方面反对产业落地。

遥感影像智能解译开发套件 PaddleRS

遥感影像智能解译开发套件 PaddleRS 的技术能力笼罩遥感场景中图像宰割、指标检测、变化检测、图像复原以及场景分类，非常适合遥感方向从业开发者进行产业利用落地。

综上，通过丰盛的模型库以及开发套件，能够很好地解决模型抉择艰难问题

针对开发者对于产业实际深度优化的需要，飞桨建设了一批高质量的 PP 系列模型。目前 PP 特色模型曾经达到了 42 个，根本涵盖了各个领域的支流工作场景。PP 系列模型的次要特色是精度与性能的均衡，依据产业用户的场景须要，兼顾模型精度和硬件推理速度。依据模型的大小、占用内存、显存这些限度条件进行综合优化，在保障精度根本满足工作需要的同时，兼顾在速度和性能上也能满足业务需要。

PP 系列的典型模型 PP-YOLOE+

PP 系列的 PP-StructureV2

自然语言解决畛域的 ERNIE-UIE

自然语言解决畛域的 ERNIE 3.0 轻量级模型

针对开发者短少案例教训参考的问题，飞桨建设了产业实际范例库，积淀飞桨开发者、合作伙伴的优良教训，能够帮忙新用户和开发者疾速上手，所学即所用。
以火灾烟雾检测场景为例，产业实际范例提供了包含场景剖析、算法抉择、训练调优、推理部署等一套残缺流程，通过对这些过程的具体解说，能够帮忙开发者迅速我的项目落地。

飞桨产业实际范例库逐步积攒，范例数量由 47 个增至 68 个，笼罩金融、工业、交通、互联网、安防、教育等十个重点行业场景。通过内部企业场景单干和共建的形式，独特解决产业痛点，获取行业教训。飞桨产业实际范例库聚焦金融、工业、城市、交通四大行业，全方位助力行业智能化倒退。

针对模型抉择艰难、产业模型短少、落地教训稀缺等问题，咱们为开发者打造了全新的飞桨模型库，提供聚合模型常识与工具集的一站式体验计划。

在这里，开发者能够疾速体验模型的可视化成果和一键运行能力，联动飞桨官网、AI Studio、BML 等平台实现多维度尝试。同时，汇合 FastDeploy 实现模型高性能本地部署，咱们也心愿与开发者一起一直打磨和塑造优良的 AI 模型一站式能力。
最初，飞桨产业级模型库的建设离不开泛滥社区开发者的奉献，也欢送更多的开发者退出飞桨队伍，共建 AI 社区，让 AI 开发与落地更简略。