百度飞桨全新发布四大产业应用开发套件

时间:2019-11-13 来源: 国际新闻

“浪潮峰会+”2019深度学习开发者秋季峰会在北京举行 这是百度在4月23日第一次深入学习开发者峰会后再次带给广大开发者的会议。 在

Summit上,Bamp宣布了21个新产品方向和重要升级,包括四个面向工业应用场景的端到端开发套件、将数据和知识预培训与迁移学习相结合的Bamp Master模式、端到端推理引擎Bamp Lite 2.0、EasyDL Professional Edition和尖端技术工具组件。桨旨在加速工业智能的核心力量。

飞桨:工业实践打磨后的“手中锋利武器”。

在峰会上,百度首席技术官兼深度学习技术与应用国家工程实验室主任王海峰表示:“深度学习正在推动人工智能进入工业化大生产阶段,具有很强的普适性。同时,它具有标准化、自动化和模块化的基本特征,推动人工智能技术从实验室走向工业,并得到越来越大的应用。 深度学习技术和平台也在不断发展,并将在未来继续发挥重要作用。 我们坚持开源和开放的理念,开放飞桨平台,与所有开发商合作,促进科技发展、产业创新和社会进步。 "

据了解,闫飞基于百度多年的深入学习技术研究和业务应用,整合了深入学习核心框架、基本模型库、端到端开发工具包、工具组件和服务平台。它将于2016年正式开放源码。这是中国第一个也是唯一一个完全开放、技术先进、功能齐全的行业级深度学习平台 飞桨已经成为中国大规模工业智能的有力支撑。

在现场,百度人工智能技术平台系统执行董事、国家工程深度学习技术与应用实验室副主任吴添表示,飞桨(Flying Papad)是一个开放的深度学习平台,源于行业实践,与行业同步前进。 未来,飞桨将继续发展超大规模分布式计算和异构计算能力。它们将被定位为完整的硬件平台支持和端到端云到边缘集成。他们将为应用场景提供面向场景的端到端包,并构建一个将数据和知识的预培训与迁移和学习相结合的主模型。它们将为开发者提供最强大的生产平台和基础设施,并加速工业智能。

到目前为止,百度已经为150多万基于飞桨平台的开发者提供了服务,仅在定制培训平台上就发布了超过65000个企业用户和169000个模型 飞桨已经成为改变人们生活的“助手”之一,也是开发者最想快速掌握的深度学习平台。

据介绍,飞桨拥有四大领先技术:开发便捷的工业级深度学习框架,支持超大规模深度学习模型训练,多终端多平台部署的高性能推理引擎,面向工业应用、开源、覆盖多个领域的工业级模型库。 飞桨开源降低了人工智能的技术门槛,加快了科技创新的速度。 目前,飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等领域。推动了人工智能的技术创新、产业发展和人才培养,加快了各行各业的智能升级,帮助越来越多的行业与合作伙伴共同实现人工智能能力增强,促进经济发展和社会进步。

百度深度学习技术平台部主任严俊也介绍了飞桨行业深度学习开源开放平台的全景,带来了对产业化难点、新发布的飞桨和21个重要升级产品方向的洞察。 其中,发布了四个新的面向应用任务的工业开发包,实现了四个应用任务的全过程开发、培训和部署,使得实现应用登陆更加方便。 包括:自然语言处理(NLP)领域的ERNIE语义理解、划片检测目标检测和划片图像分割、推荐方向的弹性点击率估计、降低开发阈值,满足低成本、快速集成的要求。

端到端推理引擎Plaak Lite 2.0的新版本开启了端到端部署的整个过程,提高了易用性,提供了广泛的硬件支持,引领了整体预测性能,并突出了INT8的量化性能 在原有工具组件的基础上,新发布了三个先进的深度学习技术工具组件:联邦学习PaddleFL、图形神经网络PGL和多任务学习PALM,引领了深度学习技术的发展趋势。

在现场,EasyDL专业版也是新发布的,为算法工程师提供了一个一站式人工智能开发平台。 PaddleHub是新升级的,支持桨式主机模式。 所谓主模式(Master mode)是指:计算力+数据和知识+算法=行业级预培训模型。行业级预培训模型+迁移学习工具平台构成了Master的核心,可用于各种行业场景

新升级的飞板极大地提高了它的可用性。动态图已完全升级,添加了大量操作员库,优化了应用编程接口,改进了技术文档。 大规模分布式培训的性能领先。与其他主流实现方式相比,分布式处理器训练可以实现20%-100%的速度提升,分布式处理器训练的最大吞吐量可以达到竞争对手的6倍以上。 官方支持模型库极其丰富,官方模型从60多个增加到100多个,下载了200多个预训练模型。

新开源4国际竞赛冠军模式引领深度学习技术的发展方向:Activitynet Challenge 2019冠军模式BMN;2019年野外挑战赛中的检测对象365个全程冠军模型CACASCAde R-有线电视新闻网;2019年CVPR LIP挑战赛冠军模型ACE2PMrqa: emnlp2019机械竞赛挑战赛冠军型号D-NET

值得注意的是,百度还推出了针对深度学习开发者的大片福利桨生态激励计划,免费开放10个人工智能课程体系,为100多所重点大学提供深度学习教学支持培训,帮助1000多家人工智能企业转型为智能企业,设立100万元人工智能系列竞赛奖金,提供1亿元图形处理器计算资源支持

全方位帮助行业智能化“落地开花”

据介绍,百度飞翼已成为全面推进国内行业智能化升级的重要基石 最近,百度在第六届乌镇世界互联网大会上获得了“世界互联网领先科技成果”的荣誉。飞桨以其领先的技术、完备的功能和丰富的生态向世界展示了中国科技的力量。

在现场,华为消费者BG情报工程部长王松涛表示:“希尔是华为CBG整个现场情报战略的核心驱动力 在基础层,HiAI和Plaak Lite共同优化并不断为开发者提供更多运营商。在引擎层面,海安正与桨叶精简技术合作,以创造更优化的结果 未来,希尔将在设备人工智能(On Device AI)、分布式人工智能、智能大脑、多模式融合等方向与推进器深入合作。共同创造最好的人工智能引擎。 “

方超,北京大恒图像视觉有限公司总工程师,就机器视觉在现场工业检测中的应用这一主题发表了讲话。他说:“传统的算法开发有很多缺点,频繁的人工成本支出、后续的研发、场景变化等都给研发带来了巨大的工作量。" 与百度闫飞合作后,检测设备的检测效率大大提高。对于传统算法可能遗漏的一些不明显的缺陷,缺陷检测率可以提高60%。此外,设备后续维护取得突破性进展,大大降低了海外工程师验证设备的可能性,真正实现了成本降低和效率提高。 “

广东电网能源公司人工智能与机器人部主任吴昊在现场介绍,广东电网利用百度飞桨深度学习平台构建了一套智能无人值守电力巡检系统,可以实时检测和分析输变电设备,将6小时工作变成15分钟数据审查,降低运行维护成本,提高自动化和智能化水平

工业-大学-研究的生态建设

源于工业实践的开源开放式深度学习平台,在各行各业的工业智能过程中发挥着越来越重要的作用。 为了在新一代科技革命和工业革命中充分发挥飞桨的核心驱动力,飞桨在提高自身技术能力的同时,不断渗透行业,增加生产、教学和研究的合作,为不同领域的开发者开展人才培养,全方位构建开发者生态。

据报道,对于科研开发者来说,闫飞已经成立了中国深度学习技术俱乐部“闫飞博士协会”,旨在为核心开发者创建一个交流圈,并帮助扩大行业内的高端联系 对于大学开发者来说,飞桨已经启动了一项大学教学支持计划。在教育部新工程联盟(New Engineering Alliance)的支持下,飞桨为全国重点大学组织教师培训,在教学资源、实践平台、GPU计算能力和硬件教具等方面提供全方位的教学支持 目前,1000名专业教师接受了培训,以帮助200多所大学提供深入的学习课程。 对于企业开发者来说,飞桨为实战营的深入学习提供了“人工智能快车道”(AI Fast Track),并为技术改造升级的一线工程师定制实战课程。 目前,近1000家企业接受了支持科学技术快速应用的深入培训。

此外,对于个人开发者,PaddleCamp在线深度学习训练营采用课程+文档+实战的形式,涵盖简历、自然语言处理、推荐等领域,帮助开发者从“小白”走向“牛大” 为了更好地激发开发人员的学习兴趣,帮助开发人员在各个阶段快速成长,对于学习能力不同深度的开发人员,飞桨(Flying Plaak)还举办了一系列顶级比赛、定期比赛和挑战比赛,奖金高达100万元。

百度在培养高端深度学习型人才的过程中,也在向高端和高端人才不断前进。 今年年初,百度与国家深度学习技术与应用实验室联合成立了“黄埔学院”。百度致力于为行业培养一批“首席人工智能建筑师”,打造中国深度学习的第一个核心技术圈,通过深度学习技术引领中国产业转型。

人工智能与工业的深度结合不仅蕴含着巨大的市场机遇,也是中国在全球市场竞争中的新机遇。 飞桨为中国工业开发商提供了“全副武装”,在智能时代拓展他们的领域,帮助行业全面变得智能。 ?

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