隨著ChatGPT引領(lǐng)的AI破圈，各行各業(yè)掀起了AI落地的潮流，從智能客服、智能寫(xiě)作、智能監(jiān)控，到智能醫(yī)療、智能家居、智能金融、智能農(nóng)業(yè)，誰(shuí)能快速將AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相結(jié)合，誰(shuí)就將成為企業(yè)數(shù)字化和智能化變革的優(yōu)勝者。然而，將人工智能技術(shù)落地應(yīng)用面臨著諸多挑戰(zhàn)，例如從如何選擇適合的可落地模型，到滿足不同業(yè)務(wù)的多模型聯(lián)合應(yīng)用；從快速完成AI模型的訓(xùn)練微調(diào)，到如何將模型高效部署。

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，飛槳團(tuán)隊(duì)推出了飛槳AI套件（PaddleX）——精選產(chǎn)業(yè)實(shí)用模型的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)。包含如下特點(diǎn)：

• 優(yōu)質(zhì)的算法庫(kù)

包含10多個(gè)任務(wù)場(chǎng)景的36個(gè)精選模型，提供完善的模型推理benchmark數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)者可以基于業(yè)務(wù)需求選擇最合適的模型。

• 便捷的開(kāi)發(fā)方式

提供無(wú)代碼+低代碼的開(kāi)發(fā)方式，只需四步，即可完成數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、驗(yàn)證和部署的全流程AI開(kāi)發(fā)。

• 高效的模型部署

完善的部署能力支持，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨硬件的快速產(chǎn)業(yè)級(jí)部署。

• 豐富的國(guó)產(chǎn)硬件支持

PaddleX不僅可以在AI Studio云端使用，還支持Windows本地部署，并正在不斷豐富Linux版本、昆侖芯版本、昇騰版本和寒武紀(jì)版本。

• 共贏的聯(lián)創(chuàng)共建

除了便捷地開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用外，PaddleX還為大家提供了獲取商業(yè)收益的機(jī)會(huì)，為企業(yè)探索更多商業(yè)空間，實(shí)現(xiàn)共同成長(zhǎng)和共贏。

作為一款高效的開(kāi)發(fā)神器，PaddleX值得每一位開(kāi)發(fā)者擁有。接下來(lái)，我們將詳細(xì)解析PaddleX的核心能力，助您更好地了解并應(yīng)用這款工具。添加AI Studio飛槳AI套件官方頻道，和大家一起討論吧！

AI Studio飛槳AI套件官方頻道
https://aistudio.baidu.com/community/channel/610

如果你想進(jìn)一步了解PaddleX，也可以通過(guò)添加運(yùn)營(yíng)同學(xué)，并回復(fù)【PaddleX】的方式，加入官方交流群！

PaddleX云端使用鏈接
https://aistudio.baidu.com/modelsoverview?category=%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E6%96%B9%E6%A1%88&supportPaddlex=1&sortBy=weight

PaddleX Windows本地端下載鏈接
https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX

優(yōu)質(zhì)的算法庫(kù)

首先介紹下PaddleX平臺(tái)中的精選算法模型集合。飛槳在支撐企業(yè)AI落地過(guò)程中，總結(jié)多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，沉淀出了面向10+任務(wù)場(chǎng)景的36個(gè)精選模型，統(tǒng)一收錄到了PaddleX中，并且這個(gè)集合還在持續(xù)豐富中。從此，飛槳開(kāi)發(fā)者可以在一款軟件中，完成不同AI任務(wù)的開(kāi)發(fā)部署工作。

不過(guò)，同一任務(wù)下往往有不止一種模型算法，如何選擇適合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的模型呢？不慌，PaddleX提供了完善的模型benchmark數(shù)據(jù)，可幫助開(kāi)發(fā)者基于業(yè)務(wù)需求選擇精度高/速度快/均衡的模型，從此擺脫模型選擇困難癥。

PaddleX提供的模型選型能力請(qǐng)見(jiàn)
https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/vlistbd6p

未來(lái)將持續(xù)豐富完善，敬請(qǐng)關(guān)注~

簡(jiǎn)易的開(kāi)發(fā)方式

說(shuō)完算法庫(kù)和模型選型，接下來(lái)就該進(jìn)入核心的模型開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)了。如果說(shuō)PaddleX給大家?guī)?lái)的第一印象是什么，大概就是工具箱/開(kāi)發(fā)者雙模式的聯(lián)動(dòng)開(kāi)發(fā)方式了。


工具箱模式主打一個(gè)簡(jiǎn)單無(wú)腦，準(zhǔn)備好符合規(guī)范要求的數(shù)據(jù)集，然后在webui界面中數(shù)據(jù)校驗(yàn)、模型訓(xùn)練、評(píng)估測(cè)試、模型部署一溜煙操作下來(lái)，AI模型開(kāi)發(fā)全流程就絲滑地走完了。

開(kāi)發(fā)者模式則提供了一個(gè)自由的廣場(chǎng)，本質(zhì)上是在VS Code集成開(kāi)發(fā)環(huán)境的基礎(chǔ)上，搭建好了PaddleX團(tuán)隊(duì)精心設(shè)計(jì)的超高層API（UAPI）底座，4個(gè)核心API即可完成模型開(kāi)發(fā)部署，剩下的就全憑大家自由發(fā)揮啦。

UAPI使用說(shuō)明
https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/7ll0srufz

兩種開(kāi)發(fā)模式之間并不是割裂的，而是緊密關(guān)聯(lián)的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，工具箱模式的每一個(gè)關(guān)鍵步驟，都對(duì)應(yīng)了開(kāi)發(fā)者模式下的一個(gè)UAPI接口。而工具箱模式下的所有配置修改，都會(huì)實(shí)時(shí)落盤(pán)，使得兩個(gè)模式之間可以無(wú)縫切換，接續(xù)開(kāi)發(fā)。

另一方面，小伙伴們?nèi)绻X(jué)得工具箱模式還不夠好用，完全可以“自己動(dòng)手，豐衣足食”。在開(kāi)發(fā)者模式下編輯完工具箱模式的Python代碼之后，切換到工具箱模式并點(diǎn)擊“重新加載”，工具箱DIY就完成啦。我們非常鼓勵(lì)大家進(jìn)行工具箱的二次開(kāi)發(fā)，優(yōu)秀的創(chuàng)意將有機(jī)會(huì)被官方納入PaddleX精選模板，讓廣大開(kāi)發(fā)者受益于你的創(chuàng)意。

高效的部署模式

對(duì)不少學(xué)習(xí)AI的小伙伴來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練得到了符合精度要求的模型，任務(wù)就告一段落了。但是對(duì)于AI模型的落地應(yīng)用，還需要非常關(guān)鍵的臨門(mén)一腳——模型部署。在很多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的實(shí)際場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)完善的模型部署后，推理性能可以提升好幾倍，這樣才能滿足真實(shí)的業(yè)務(wù)需求。飛槳提供了Paddle Inference、Paddle Lite等高性能推理庫(kù)，以及專(zhuān)注于快速便捷部署體驗(yàn)的FastDeploy，來(lái)幫助廣大飛槳開(kāi)發(fā)者完成這關(guān)鍵一步。喜大普奔的是，PaddleX無(wú)縫集成了FastDeploy的能力，輕松點(diǎn)選您的部署環(huán)境要求，就可以獲取相應(yīng)的部署包啦~


獲取部署包之后，就可以按照其中的詳細(xì)使用說(shuō)明，去目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行AI模型的部署啦~

目前PaddleX上線的飛槳精選模型，基本已滿足下表的部署支持情況。

在未來(lái)，PaddleX還將支持C#、多款端側(cè)硬件、以及服務(wù)化部署的功能，敬請(qǐng)期待吧！

豐富的國(guó)產(chǎn)硬件支持

PaddleX目前已經(jīng)可以在AI Studio星河社區(qū)云端和Windows本地端進(jìn)行使用，但這還不夠，為了滿足更多用戶(hù)的研發(fā)生產(chǎn)需求，PaddleX規(guī)劃了豐富完備的國(guó)產(chǎn)硬件支持計(jì)劃，如下表所示。請(qǐng)大家時(shí)刻關(guān)注飛槳公眾號(hào)，敬請(qǐng)期待呦~

共贏的聯(lián)創(chuàng)共建

除了可以更便捷地開(kāi)發(fā)AI模型和應(yīng)用外，PaddleX還為大家提供了獲取商業(yè)收益的機(jī)會(huì)。

伙伴們基于PaddleX開(kāi)發(fā)出產(chǎn)業(yè)應(yīng)用后，可以擬定應(yīng)用價(jià)格，通過(guò)SDK方式開(kāi)放給其他用戶(hù)；其他用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)SDK后，伙伴可獲得相應(yīng)收入分成。

其他用戶(hù)無(wú)需重新訓(xùn)練模型，可以直接通過(guò)接口完成數(shù)據(jù)輸入和獲取處理結(jié)果，避免重復(fù)開(kāi)發(fā)，提升效率。

目前已有多個(gè)伙伴開(kāi)放并上線相關(guān)應(yīng)用。

基于Picodet的車(chē)載路面垃圾檢測(cè)
https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/385?modelId=385

基于CLIP的野生動(dòng)物及其制品分類(lèi)
https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/386?modelId=386

基于PP-OCRv4的文檔場(chǎng)景檢測(cè)識(shí)別
https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/387?modelId=387

此外，不少開(kāi)發(fā)者根據(jù)PaddleX提供的范例項(xiàng)目，串聯(lián)大、小模型，開(kāi)發(fā)出了頗受大家歡迎的應(yīng)用。比如數(shù)鏈科技，基于PP-ChatOCR項(xiàng)目，開(kāi)發(fā)出“大宗商品貿(mào)易合同信息抽取應(yīng)用"，關(guān)鍵信息抽取準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上；開(kāi)放給行業(yè)客戶(hù)后，客戶(hù)信息錄入效率提升了150%，數(shù)鏈科技也獲得了可觀收益。

智能合同關(guān)鍵信息抽取分析系統(tǒng)
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6718801

如果您也有意愿發(fā)布基于PaddleX的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，可以添加小助手，回復(fù)“聯(lián)創(chuàng)”即可。

最后，稍微總結(jié)一下：PaddleX是一站式、全流程、高效率的飛槳AI套件，具備飛槳生態(tài)優(yōu)質(zhì)模型和產(chǎn)業(yè)方案。PaddleX的使命是助力AI技術(shù)快速落地，愿景是使人人成為AI Developer！

目前PaddleX正在快速迭代，歡迎大家試用和指正！文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-706742.html

到了這里，關(guān)于PaddleX：一站式、全流程、高效率的飛槳AI套件的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！