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PaddleWeekly | 超低代码!高性能部署方案PPQI正式开源

开源发展至今,越来越多的开发者共享免费代码的同时,也将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来。使用者自由的获得项目成果,贡献者找到成就和价值,然后,更多的开发者加入使用、共同开发,如此正向循环,从而推动社区生态良性发展…

本周看点速览:

> AgentMaker小组近日开源Paddle Quick Inference(PPQI)低代码飞桨部署工具,提供标准的Whl包且额外支持Julia语言,超低代码量带你完成高性能部署方案。

> 深度学习与传统图像处理混合操作,遥感分割出新招!wangye707开源了名为ICNet-paddlepaddle的遥感分割解决方案,简单增强连通性也能如此轻松。

> 一个yml文件也能助力项目开发?在PyUnit-NER中你将看到的不一样的命名实体识别。

想要更详细的内容和GitHub地址链接,不妨下拉看看,也顺手点个Star收藏一下吧~

Paddle Quick Inference

Paddle Quick Inference(PPQI)是一套轻量级、低代码的飞桨推理组件,在高性能部署时通常需要我们撰写一套异于训练的代码逻辑,无论是数据预处理还是配置推理库,额外的代码量将或多或少影响着整体开发效率。

然而在这部分中PPQI将其简化,使用与训练相似预处理结构并搭配三行超简单推理代码即可轻松完成高性能推理部署工作!此外PPQI还提供了一套适用于Julia语言的推理方案,代码简单且性能依旧稳定!

项目维护者:AgentMaker& jm12138

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/jm12138/PaddleQuickInference

GitHub链接(Julia版本):

https://github.com/AgentMaker/PPQI.jl

Python版PPQI

Julia版PPQI

ICNet-paddlepaddle

遥感影像地块分割, 旨在对遥感影像进行像素级内容解析,对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分类,在城乡规划、防汛救灾等领域具有很高的实用价值,现有的遥感影像地块分割数据处理方法局限于特定的场景和特定的数据来源,精度难以满足需求。

在ICNet-paddlepaddle中,作者结合传统的图像处理与深度学习融合的方案,进一步加强了道路、水面等区域连通性,从而提升了分割效果。在相关赛事上也有相似方案体现,项目本身具有一定借鉴意义。

项目维护者:wangye707(懒骨头707)

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架

GitHub链接:

https://github.com/wangye707/ICNet-paddlepaddle

PyUnit-NER

命名实体识别(NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。作者使用ERNIE作为语义表示模型完成命名实体识别任务,同时借助GitHub Action服务搭建了自动化的Docker工作流,一个yml文件也能大幅度提升项目开发体验。

项目维护者:PyUnit

主要框架/工具组件:飞桨PaddlePaddle核心框架、ERNIE

GitHub链接:

https://github.com/PyUnit/pyunit-ner

上周看点速览:

> thomas-yanxin开源垃圾分类小程序全套技术方案,模型分类精度达到90%以上,涵盖日常生活中绝大多数的垃圾类别,轻松调用也可快速落地!

> EastSmith(PPDE)开源五子棋AI博弈模型,借助AlphaZero算法思想带你玩转AI五子棋。

> lxk767363331(PPDE)使用PaddleClas在东北大学热轧钢带数据集上进行二次开发,测试集上效果高达100%。

上周看点传送门:

PaddleWeekly | 快速落地!垃圾分类小程序全套技术方案开源

开源不易,Star鼓励

如果你喜欢本期推荐的开源项目,欢迎大家给自己Pick的项目点Star(Github链接在对应的项目介绍中),你的支持也是作者坚持开源共享的动力唷!

开源项目不在规模大小,大的开源项目成为行业翘楚,提供全面解决思路和方式,但小项目一样激动人心,创意傲人。

如果你想推荐自己的项目,只需简单进行项目介绍,发送邮件给飞桨社区工作人员(zhanghongji@baidu.com)即有机会参与项目推荐,你的代码也能给别人带来效率和价值!

如在使用过程中有问题,可加入官方QQ群进行交流:778260830。

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

·飞桨官网地址·

https://www.paddlepaddle.org.cn/

·飞桨开源框架项目地址·

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件,持续开源核心能力,为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台,针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

END

本文分享自微信公众号 - PaddlePaddle(PaddleOpenSource)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-04-23

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