百度开源的PaddlePaddle 1.0正式发布
极客时间编辑部
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近日,PaddlePaddle 1.0 正式发布,这是百度开源的深度学习平台,具有易用,高效,灵活和可伸缩等特点,为百度内部多项产品提供了深度学习算法支持。
该平台很适合国内开发者,提供了超全的官方模型支持和最完善的移动端硬件支持。在 PaddlePaddle 走向成熟的这些历程中,它为机器学习社区贡献了非常多的实现及应用。
据介绍,PaddlePaddle 1.0 为推荐系统、视觉和自然语言处理任务提供了大量的官方模型,这对于开发者而言是非常难得的资源。百度深度学习技术平台部总监马艳军表示,为了吸引研究者与开发者,百度首先会开源一些比较经典的算法,这些算法在业界上已经有比较广的应用,而且它们已经非常稳定。
其次,百度会开源一些前沿高性能模型,尤其是在各种竞赛获得第一的强大模型。特别是在 NLP 等百度传统强项,其开放的经典模型很多都包含一些百度特有的技术,这些技术在实际产品线上都已经发挥了很大的作用。
此外,PaddlePaddle 还会提供一些模型的简洁实现,例如在机器翻译中,百度会精简整个 Transformer 的模型代码,将本来很复杂的实现通过高级 API 或封装变得直观与易懂。
马艳军表示,现在 Transformer 的很多实现都非常复杂,开发者需要大量时间理解代码,才能继续二次开发和部署模型。而 PaddlePaddle 相当于把实现做到足够简单,因此修改、训练、测试或部署都不会有太复杂的工作。
此外,Paddle 支持的开源模型还有另外一个特点,它们会基于百度在中文上的大数据做一些预训练模型,这对于中文文本处理或推荐系统都有很大的帮助。例如对于词法分析模型,Paddle 提供的预训练模型已经在大规模汉语数据集上训练得非常好,开发者可以直接调用并用于自己的任务。
除了上面模型的挑选、简化和中文预训练等特点,Paddle 支持的官方模型还覆盖了推荐、视觉和文本的大部分的任务和模型。
总体而言,PaddlePaddle 1.0 支持超大规模的并行深度学习,包括支持大规模异构计算集群、异步训练和同步训练模式、以及千亿级稀疏特征任务在数百个节点的并行训练。
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