人工智能三要素：算法、算力、數(shù)據(jù)，持續(xù)更進(jìn)一步，讓AI的邊界不斷拓展。AI工業(yè)大生產(chǎn)時代到來，深度學(xué)習(xí)越來越肩負(fù)著人工智能技術(shù)突破與行業(yè)落地的重任。5月20日，“WAVE SUMMIT 2020”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會在線召開，作為中國深度學(xué)習(xí)技術(shù)極客的年度盛宴，該峰會由深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室與百度聯(lián)合主辦，而百度飛槳作為中國首個開源開放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺又一次迎來全平臺重磅升級。
百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室主任王海峰在峰會上分享到：“時代契機(jī)為飛槳的發(fā)展提供了最好的機(jī)遇，飛槳將與產(chǎn)業(yè)緊密融合，與開發(fā)者并肩前行?！?/p>
（圖：百度首席技術(shù)官王海峰）
百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室副主任吳甜正式對外發(fā)布飛槳最新的全景圖，包含飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺和飛槳企業(yè)版兩部分。飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺部分，包含核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件與工具組件，持續(xù)開源核心能力，為產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)、科研創(chuàng)新提供基礎(chǔ)底座。同時，隨著企業(yè)應(yīng)用需求越來越強(qiáng)烈，飛槳升級產(chǎn)品架構(gòu)，推出飛槳企業(yè)版，包含零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL和全功能AI開發(fā)平臺BML，助力各個企業(yè)進(jìn)行AI創(chuàng)新。
（圖：飛槳核心框架架構(gòu)全景）
為了滿足時代與政策雙重作用下猛增的“智能化”快速轉(zhuǎn)型需求，飛槳此次全平臺全新發(fā)布和升級35項技術(shù)能力。飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺的升級與發(fā)布依舊側(cè)重“工業(yè)級應(yīng)用的極致體驗”和“持續(xù)布局深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)”兩大方向，繼續(xù)保持開源，讓深度學(xué)習(xí)從開發(fā)、訓(xùn)練到部署的全流程功能更加強(qiáng)大，更引領(lǐng)著前沿技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新。此外，飛槳還更完善地支持著產(chǎn)業(yè)實踐的落地與價值創(chuàng)造，作為契合時代的“技術(shù)底座”，為新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供重要支撐。
特別值得一提的是，峰會現(xiàn)場飛槳率先宣布支持復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持跨學(xué)科的機(jī)器學(xué)習(xí)研究。事實上，去年11月百度大腦就曾發(fā)布基于復(fù)數(shù)CNN網(wǎng)絡(luò)語音增強(qiáng)及聲學(xué)建模的“一體化”端到端建模技術(shù)，前瞻性遙遙領(lǐng)先。此次峰會，百度再次基于復(fù)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首發(fā)量子機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具量槳。飛槳賦能量子計算，成為國內(nèi)首個、目前也是唯一一個支持量子機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具的深度學(xué)習(xí)平臺。
（圖：飛槳發(fā)布量子機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具Paddle Quantum量槳）
通過量槳，開發(fā)者不僅可以輕松搭建簡潔的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還可以根據(jù)豐富的量子機(jī)器學(xué)習(xí)案例一步步組建所需模型。此外，由于飛槳已系統(tǒng)地擴(kuò)展了包括復(fù)數(shù)變量、復(fù)數(shù)矩陣乘法在內(nèi)的多項底層功能，因此量槳可完美地支持量子電路模型，也支持通用量子計算相關(guān)的研究，具有極好的通用性以及拓展性。簡單來講，量槳的量子機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包括：量子開發(fā)工具集，量子化學(xué)庫，以及一系列優(yōu)化工具。與此同時，量槳還提供了量子機(jī)器學(xué)習(xí)、量子化學(xué)模擬以及量子組合優(yōu)化這三大核心量子應(yīng)用。除此之外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)也再次升級，為開發(fā)者提供強(qiáng)大的前沿開發(fā)工具組件，有力支持更多開發(fā)需求。
從開發(fā)、訓(xùn)練到部署，飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺為開發(fā)者帶來開發(fā)全流程體驗的提升。在開發(fā)方面，除了提升動態(tài)圖和高層API的能力外，飛槳還在圖像和語音領(lǐng)域新增3個端到端開發(fā)套件。其中，在圖像領(lǐng)域發(fā)布了工業(yè)級圖像分類開發(fā)套件PaddleClas，其深度優(yōu)化的ResNet50＿vd識別準(zhǔn)確率可達(dá)82．4％；以及可實現(xiàn)“千萬級類別規(guī)?！狈诸?，并提供模型并行、自動混合精度訓(xùn)練的PLSC套件。目標(biāo)檢測開發(fā)套件PaddleDetection也在模型數(shù)量、精度、速度和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力方面進(jìn)行了全面升級。同時，還在語音領(lǐng)域全新推出具有“快、輕、簡”優(yōu)勢的語音合成Parakeet開發(fā)套件。由于“端到端的開發(fā)套件”具有極易部署的重大優(yōu)勢，不僅可用于服務(wù)端的集成或服務(wù)化部署，并且其推理計算還能在移動端與邊緣設(shè)備上進(jìn)行部署，所以一直以來被各行各業(yè)的企業(yè)開發(fā)者在“智能化”升級時所喜愛。
（圖：飛槳開源深度學(xué)習(xí)平臺全面升級）
持續(xù)升級的還有自然語言理解（NLP）端到端開發(fā)套件ERNIE。ERNIE通過在通用基礎(chǔ)模型上借助領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)一步構(gòu)建弱監(jiān)督任務(wù)，并進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)，從而生成了多個“領(lǐng)域模型”，如法律領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等，可對專業(yè)內(nèi)容進(jìn)行理解。而將這些領(lǐng)域模型用于有監(jiān)督的任務(wù)場景，即可得到各個領(lǐng)域的應(yīng)用模型。截止目前，ERNIE面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，已形成包含有通用模型、任務(wù)模型、輕量級模型，以及領(lǐng)域模型的NLP預(yù)訓(xùn)練模型集。
訓(xùn)練方面，新增自動混合精度訓(xùn)練能力，一行代碼就可以實現(xiàn)訓(xùn)練速度提升兩倍；通過重計算機(jī)制降低顯存占用，訓(xùn)練極深模型又好又?。粩U(kuò)展了模型并行、彈性訓(xùn)練等大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，更好滿足超大規(guī)模數(shù)據(jù)場景的開發(fā)者需求。此外，還全新發(fā)布PaddleCloud云上任務(wù)提交工具，可快速匹配云上資源，提供云端訓(xùn)練資源。
而部署層面來講，飛槳提供多平臺、多場景、高性能的整體部署方案。此次除了持續(xù)夯實模型壓縮PaddleSlim、原生推理引擎Paddle Inference、在線部署框架Paddle Serving、輕量化預(yù)測引擎Paddle Lite等端到端部署核心能力，還全新發(fā)布國內(nèi)首個開源JavaScript深度學(xué)習(xí)前端推理引擎Paddle．js，用于小程序、網(wǎng)頁端部署。會上，飛槳聯(lián)合全球領(lǐng)先硬件廠商英特爾、英偉達(dá)、arm中國、華為、MediaTek、寒武紀(jì)、浪潮、中科曙光等啟動共建硬件生態(tài)合作圈，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，合力推動AI更快速的發(fā)展與落地。
在工具組件上，為了進(jìn)一步提升開發(fā)者全流程開發(fā)體驗，飛槳全新發(fā)布PaddleX全流程開發(fā)工具，實現(xiàn)對“開發(fā)、訓(xùn)練、部署”全流程的打通，極大地方便了快速集成，大幅提升模型開發(fā)效率。目前，PaddleX已在各類AI應(yīng)用的快速開發(fā)中提供支持，如廣東電科院使用PaddleX開發(fā)智能巡檢，將原來6小時的巡檢流程縮短至15分鐘；以及虛擬現(xiàn)實內(nèi)容公司“指揮家”，在使用PaddleX實現(xiàn)VR應(yīng)用時，其開發(fā)效率提升了30％以上。
去年秋季深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上，飛槳發(fā)布的Master模式，此次也迎來全面升級，預(yù)訓(xùn)練模型更多、遷移學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)。其中，在預(yù)訓(xùn)練模型方面，重點聚焦視覺預(yù)訓(xùn)練模型和NLP語義理解模型ERNIE。例如推出了視覺方面的超大規(guī)模的分類預(yù)訓(xùn)練模型、目標(biāo)檢測預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模視頻分類預(yù)訓(xùn)練模型等等。遷移學(xué)習(xí)工具方面，則新增DELTA、Deep Transfer Never Hurt、自動化超參搜索等多個最新技術(shù)，提升應(yīng)用效果。企業(yè)開發(fā)者可以通過開源的PaddleHub和EasyDL應(yīng)用飛槳Master模式，僅用少量數(shù)據(jù)、簡單操作、更低成本，實現(xiàn)多場景下的優(yōu)異模型效果。
最后，飛槳的服務(wù)平臺升級為“飛槳企業(yè)版”。其中，EasyDL此次重磅發(fā)布業(yè)內(nèi)首個專注于AI開發(fā)領(lǐng)域的智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺EasyData，并在預(yù)訓(xùn)練模型、自動數(shù)據(jù)增強(qiáng)與超參搜索，分布式訓(xùn)練加速、端計算模型部署等4個方面進(jìn)行升級。
不難感受到，飛槳一邊為“智能化”升級的產(chǎn)業(yè)實踐提供著全面且強(qiáng)有力的技術(shù)支持，一方面也在產(chǎn)業(yè)實踐過程中，實現(xiàn)技術(shù)能力的持續(xù)迭代、快速發(fā)展。在整個迭代進(jìn)程中，飛槳針對不同開發(fā)能力及開發(fā)需求的個人開發(fā)者與企業(yè)，進(jìn)行全方位的賦能，不斷降低深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用門檻。本屆峰會，飛槳再次通過一系列的新動作，將深度學(xué)習(xí)在實際業(yè)務(wù)中落地部署的速度加快，而同一時間，中國“產(chǎn)業(yè)智能化”轉(zhuǎn)型進(jìn)程、中國智造的創(chuàng)新方式也再次獲得巨大助力。
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