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[導(dǎo)讀]11月5日,在WAVE SUMMIT+”2019深度學(xué)習(xí)開發(fā)者秋季峰會(huì)上,國(guó)內(nèi)最大的開源深度學(xué)習(xí)框架百度飛槳(PaddlePaddle)全新發(fā)布和重要升級(jí)21個(gè)產(chǎn)品方向。 百度AI技術(shù)平臺(tái)體系執(zhí)行總監(jiān)

11月5日,在WAVE SUMMIT+”2019深度學(xué)習(xí)開發(fā)者秋季峰會(huì)上,國(guó)內(nèi)最大的開源深度學(xué)習(xí)框架百度飛槳(PaddlePaddle)全新發(fā)布和重要升級(jí)21個(gè)產(chǎn)品方向。

百度AI技術(shù)平臺(tái)體系執(zhí)行總監(jiān)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜表示,飛槳是一個(gè)源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,與產(chǎn)業(yè)共進(jìn)的深度學(xué)習(xí)開源開放平臺(tái)。

在談及飛槳深度學(xué)習(xí)框架在助力產(chǎn)業(yè)智能化的時(shí)吳甜提到,截至目前,飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)已累計(jì)服務(wù)150多萬(wàn)開發(fā)者,僅在定制化訓(xùn)練平臺(tái)上就服務(wù)超過(guò)6.5萬(wàn)企業(yè)用戶,發(fā)布了16.9萬(wàn)個(gè)模型。

此外,吳甜就深度學(xué)習(xí)在大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用過(guò)程中碰到的挑戰(zhàn)、百度飛槳如何突破解決這些挑戰(zhàn)進(jìn)行了分享。她表示,深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)存在三大難題,首先是問題定義、技術(shù)選型;第二是驗(yàn)證成本高、研發(fā)周期長(zhǎng);第三是設(shè)備成本限制多、特定性能要求分散等。

在面向場(chǎng)景的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中,吳甜表示,飛槳具備四大領(lǐng)先技術(shù):開發(fā)便捷的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架、支持超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、多端多平臺(tái)部署的高性能推理引擎以及面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,開源開放覆蓋多領(lǐng)域的工業(yè)級(jí)模型庫(kù)等。飛槳的開源開放,降低了AI技術(shù)門檻,加快了科技創(chuàng)新速度。

同時(shí),吳甜強(qiáng)調(diào),飛槳將持續(xù)發(fā)展超大規(guī)模分布式計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算能力,定位于全硬件平臺(tái)支持、端云邊結(jié)合,為應(yīng)用場(chǎng)景提供面向場(chǎng)景的端到端套件,構(gòu)建融合數(shù)據(jù)和知識(shí)的預(yù)訓(xùn)練結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的Master模式,為開發(fā)者提供最強(qiáng)大的生產(chǎn)平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施,加速產(chǎn)業(yè)智能化。

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