11月19日，由阿里巴巴、百度、華為、騰訊、網(wǎng)易等國內(nèi)知名企業(yè)贊助的2019軟件綠色聯(lián)盟開發(fā)者大會在北京國家會議中心正式開幕。 百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺部主任馬嚴俊與300多個合作伙伴和2000多名開發(fā)人員分享了面向大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用的開源深度學(xué)習(xí)平臺的最新技術(shù)進展。
百度飛角亮相軟件綠色聯(lián)盟開發(fā)者大會
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和突破，使得人工智能成為推動各行各業(yè)智能升級的核心力量。 底層芯片的深度學(xué)習(xí)框架可以被描述為這個智能時代的;操作系統(tǒng)”。 基于開源和開放深度學(xué)習(xí)平臺的開發(fā)可以有效降低深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用門檻，讓開發(fā)者和企業(yè)避免重復(fù);構(gòu)建車輪”，這也是當前業(yè)界主流的軟件開發(fā)方法。
飛槳是基于百度多年的深入學(xué)習(xí)技術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用。它集成了深入學(xué)習(xí)的核心框架、基本模型庫、端到端開發(fā)工具包、工具組件和服務(wù)平臺。它將于2016年正式開放源碼。這是中國第一個也是唯一一個完全開放、技術(shù)先進、功能齊全、擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的行業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺。 倪光南院士在活動現(xiàn)場發(fā)表題為;迎接軟硬件生態(tài)新趨勢的自主創(chuàng)新”的演講，也呼吁加快中國互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的自我控制，并為開源軟件推動軟件產(chǎn)業(yè)的開放創(chuàng)新指明了一條道路。
目前，人工智能+5G+IOT的快速發(fā)展正在開啟整個場景的智能生活。各行各業(yè)都在應(yīng)用人工智能技術(shù)進行智能升級，建設(shè)自主可控的泛終端軟硬件生態(tài)已經(jīng)成為一個重要課題。 面對大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用的挑戰(zhàn)，燕-馬駿現(xiàn)場著重分享了端到端推理引擎Plash Lite 2.0的最新成果，以及四大工業(yè)級端到端開發(fā)套件中的兩個飛槳。
對于泛移動終端，百度飛角推出了輕量級端推理機Plash Lite 2.0，用于軟件應(yīng)用，如搜索排名和視頻推薦、數(shù)萬億模型參數(shù)的在線連續(xù)學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)以及硬件層面的異構(gòu)計算挑戰(zhàn)。
據(jù)介紹，Plaak Lite 2.0版有三大特點，包括:易用性高、提供大量樣本代碼和操作指南，便于在不同設(shè)備場景中快速部署；憑借廣泛的硬件支持，Plash Lite目前支持8種主流硬件，并支持華為NPU和用于邊緣設(shè)備的現(xiàn)場可編程門陣列。該設(shè)計框架對于新硬件的擴展非常方便。除了性能優(yōu)勢外，Plash Lite的性能優(yōu)勢不僅在FP32場景中會更加明顯，在移動端廣泛使用的INT8中也會更加明顯。 性能優(yōu)勢對于實際應(yīng)用非常重要，延時優(yōu)勢直接關(guān)系到最終開發(fā)產(chǎn)品的用戶體驗。
值得一提的是，Plaak Lite和華為HiAI基金會在深度聯(lián)合優(yōu)化方面取得了良好進展。 會議當天下午，華為正式發(fā)布了HiAI3.0版本 在新聞發(fā)布會上，百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺技術(shù)經(jīng)理高鐵柱介紹了百度槳葉精簡端推理機的特點及其與華為的深度適應(yīng)。 雙方在新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟中，開始了面向終端測試的人工智能軟件標準的研究工作。雙方通過標準化推理界面和標準化應(yīng)用界面，促進了末端人工智能產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模有序發(fā)展，更好地協(xié)助開發(fā)人員利用末端人工智能進行應(yīng)用創(chuàng)新。
除了互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，深入學(xué)習(xí)現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)行業(yè)。 為了應(yīng)對諸如問題定義技術(shù)選擇、高驗證成本、長研發(fā)周期、設(shè)備成本限制和著陸期間的具體性能要求等現(xiàn)實挑戰(zhàn)，飛槳推出了四款面向應(yīng)用的工業(yè)開發(fā)套件，包括ERNIE語義理解、PaddleDetection目標檢測、PaddleSeg圖像分割和推薦方向上的彈性點擊率估計，降低了開發(fā)門檻，滿足了低成本、快速集成的要求。 就語義理解
而言，ERNI開發(fā)工具包是從ERNIE 2.0升級而來的，它是基于持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解的框架。它在16項中英文任務(wù)中全面超越標準產(chǎn)品，具有輕量級方案、綜合能力、快速預(yù)測、靈活部署和平臺授權(quán)五大特點。
槳式SEG工業(yè)圖像分割庫涵蓋四種主流分割模型:DeepLabv3+、PSPNet、U-Net和ICNet 通過統(tǒng)一配置，幫助用戶更方便地完成圖像分割應(yīng)用從訓(xùn)練到部署的整個過程。
對于目標檢測，PaddleDetection整合了60+預(yù)訓(xùn)練模式，包括百度國際競賽冠軍模式。 目的是為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界提供一個易于使用的目標檢測模型。 在這個庫中，飛槳還提供了許多用于目標檢測的小模型，便于移動設(shè)備使用。
彈性點擊率個性化推薦源于百度的行業(yè)實踐。 可以實現(xiàn)分布式訓(xùn)練點擊率估計任務(wù)和服務(wù)流程的一鍵部署，提供端到端點擊率訓(xùn)練和二次開發(fā)解決方案
如今，關(guān)系到國計民生的重要產(chǎn)業(yè)智能升級正在加快，人工智能在該行業(yè)龍頭企業(yè)的應(yīng)用深度和廣度已經(jīng)相當可觀。 百度飛槳正在深入各行各業(yè)，帶來真正的價值。 據(jù)悉，飛槳深度學(xué)習(xí)平臺已經(jīng)為150多萬開發(fā)者服務(wù)，僅定制培訓(xùn)平臺就發(fā)布了65，000多名企業(yè)用戶和169，000款機型。
2019-12-31 09:54:40分類：APP開發(fā)
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