飞桨框架当前支持分布式训练当前主要有动态图手动并行和动静统一自动并行两种方式。手动并行需要用户在开发训练代码时感知到分布式实现的细节，手动管理张量切分和通信，且不同并行策略都需要调用不同的接口，相对来说使用起来比较复杂。自动并行为了降低用户开发分布式程序的门槛，提供了对不同分布式并行策略的统一抽象，让用户...
如果飞桨的开发者们也可以使用大模型辅助编程，既能提升大家的开发效率，也能在使用过程中加速大模型的开发迭代，形成正反馈。知识增强大模型——文心大模型的持续快速进化，得益于百度在芯片、框架、模型和应用上的布局，尤其是飞桨深度学习平台和文心的联合优化，包括训练吞吐、分布式扩展、多模型结构混合并行和硬件通信...
文心一言产品功能持续上新，面向专业版用户开启智能体模式的邀测。百度集团副总裁 吴甜 作为中国最大的AI开发者社区，飞桨星河社区全面升级，为广大开发者提供丰富的异构算力和通用组件，飞桨产业级模型库和全流程开发工具链，实现低成本开发AI应用。在飞桨和文心大模型共同驱动下，星河大模型社区具备了“AI原生应用创新全...
2020年4月,飞桨推出了 PaddleX 全流程开发工具(以下简称 PaddleX 1.0 系列),其在社区收获了广泛的影响力。PaddleX 1.0 系列采用本地单机版的方式,将深度学习开发全流程从数据准备、模型训练与优化到多端部署端到端打通,并提供统一任务API接口及图形化开发界面Demo,开发者无需分别安装不同套件,以低代码的形式即可...
聚合产业范例与模型知识,打造覆盖金融、工业等多个行业的产业范例库。 算法汇聚,模型精选 针对模型选择困难的问题,飞桨提供600多个精选的官方算法,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、推荐、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主流应用领域。 为了更好地承载模型的研发与...
2020年4月,飞桨推出了 PaddleX 全流程开发工具(以下简称 PaddleX 1.0 系列),其在社区收获了广泛的影响力。PaddleX 1.0 系列采用本地单机版的方式,将深度学习开发全流程从数据准备、模型训练与优化到多端部署端到端打通,并提供统一任务API接口及图形化开发界面Demo,开发者无需分别安装不同套件,以低代码的形式即可...
11月30日,由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的WAVE SUMMIT+2022深度学习开发者峰会如期举行。峰会上,百度AI技术生态总经理马艳军发布了飞桨深度学习平台的最新技术和生态进展,全新发布飞桨开源框架2.4版本,带来业界首个端到端大模型开发套件PaddleFleetX,联合12家硬件生态伙伴发布飞桨生态发行版,AI ...
探索多模态大模型数据提质，飞桨PaddleMIX开发大赛盛大启幕 飞桨多模态大模型套件 PaddleMIX 整合了业界前沿的多模态大模型与飞桨框架底层高性能技术，全面兼顾高性能算法、便捷开发、高效训练和完备部署，其丰富的多模态模型库覆盖图像、文本、视频、音频模态模型，以及具备多模态理解和多模态生成的能力，适用金融文档多模...
2020年4月,飞桨推出了 PaddleX 全流程开发工具(以下简称 PaddleX 1.0 系列),其在社区收获了广泛的影响力。PaddleX 1.0 系列采用本地单机版的方式,将深度学习开发全流程从数据准备、模型训练与优化到多端部署端到端打通,并提供统一任务API接口及...
为了方便开发者更便捷地体验 PaddleX 2.0,快速跑通从数据校验、模型训练开发到部署的全流程,飞桨在人工智能学习与实训社区 AI Studio 上全新上线了 PaddleX 2.0 的云端版本,只需要在模型库中选择支持 PaddleX 2.0 的模型,创建模型产线,即可通过工具箱模式/开发者模式快速体验模型产线全流程,非常方便易用,欢迎开发...