专栏首页AI科技评论问答 | 百度 PaddlePaddle 1.0 正式发布啦,感觉百度最近宣传势头挺猛的呀,有小伙伴用吗~

问答 | 百度 PaddlePaddle 1.0 正式发布啦,感觉百度最近宣传势头挺猛的呀,有小伙伴用吗~

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话不多说,直接上题

@Mikasa 说:

感觉大家不都是用 tf、pytorch、Keras 吗

想知道 paddlepaddle 用起来怎么样呀?

有用 paddlepaddle 的小伙伴说下使用感受吗~

支持的官方模型如下:

来自社友的回答

▼▼▼

@梦的追击者

简单总结一下 PaddlePaddle 1.0 的 3 项优点:

  • 支持真正能解决企业问题的模型,所有成熟的模型都必须完备
  • 运行稳定、可靠且高效;
  • 代码简洁,方便二次开发。

@酱番梨

PaddlePaddle 开源平台负责人王益曾经在接受雷锋网记者采访的时候说过 PaddlePaddle 是「最适合中国国情的深度学习平台」: 王:从我的理解来看,一方面是基础计算架构要适应中国的现状;另一方面是计算技术上要世界领先,能人所不能。这两方面都有很多可以做的工作,而且百度还是足以自信的。 虽然现在很多深度学习应用用一个几台机器的小集群就可以解决,但是 Web scaled 应用,比如广告和搜索引擎,或者新的应用,比如通过 Lidar、Radar、cameras 采集海量数据的无人车,都是需要大规模深度学习计算能力的。通过扩展 Kubernetes 这样的先进的集群管理系统,PaddlePaddle EDL 比 Google KubeFlow 优势很明显——EDL 不仅可以把 PaddlePaddle 程序在 Kubernetes 上跑起来,而且可以弹性调度——不忙的时候一个训练作业多用一些资源,忙的时候少用一些,但是资源变化不会导致作业失败;而 KubeFlow 只是把 TensorFlow 程序在 Kubernetes 上跑起来,不能实现弹性调度。另外,EDL 不仅调度深度学习作业,也弹性调度其他作业,比如 Nginx、MySQL 等,从而极大地提升集群总体利用率——在国家深度学习重点实验室机群上实测效果高达 91%,远超一般的高性能计算集群的 30% 左右的利用率。这样的技术在公有云和私有云上的推广,很容易就能用 1/3 的机器做同样的工作,为一家单位一年节省的计算成本可以高达百万、甚至数百万美元。 深度学习平台和编程语言一样,不是一个独立的程序,而是一个社区——训练要能在国内的云服务上跑;要能部署到国内的企业的私有云上;国内的科技创新企业在制造定制化的加速芯片,PaddlePaddle 应该是连接这些基础创新和应用的桥梁;要开放中文数据和中文模型——比如图像识别的 label 是中文的;语音识别和语音合成等应用也是和中文相关的。


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原始发表时间:2018-11-30

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