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...
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...
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...
为了解决这个问题,飞桨框架推出了一站式大模型生产平台——PaddleFleetX,同时推出了大模型开发套件,业内首发。 PaddleFleetX是一站式大模型生产平台,集成了了一系列的大模型生产工具和算法,包括自动化训练、模型转换、压缩优化、部署等全流程工具,让大模型的训练和生产变得更加高效和简单。同时,PaddleFleetX还支持多种...
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...
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...
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...
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...
结合飞桨与百度云百舸整体方案优势联合推出的AI加速套件,用来加速基于飞桨等深度学习框架开发的AI应用,能极大提升分布式训练和推理的性能,大幅增加异构资源使用效率。 飞桨云原生大模型开发工具 业界首个经过全流程完整验证的大模型开发工具,支撑GPT-3、Bloom、Stable Diffusion等多个大模型训练、微调、压缩、推理的流畅开发...
基于大模型的交互式编程：提升飞桨开发者编程效率 为了让飞桨开发者们掌握第一手技术动态、让企业落地更加高效，飞桨官方在7月至10月特设《飞桨框架3.0全面解析》系列技术稿件及直播课程。技术解析加代码实战，带大家掌握包括核心框架、分布式计算、产业级大模型套件及低代码工具、前沿科学计算技术案例等多个方面的框架...