ps个人网站建设,英文网站建设的问题,昆明网站建设方案托管,wordpress数据库4.1.14随着ChatGPT引领的AI破圈#xff0c;各行各业掀起了AI落地的潮流#xff0c;从智能客服、智能写作、智能监控#xff0c;到智能医疗、智能家居、智能金融、智能农业#xff0c;谁能快速将AI与传统业务相结合#xff0c;谁就将成为企业数字化和智能化变革的优胜者。然而各行各业掀起了AI落地的潮流从智能客服、智能写作、智能监控到智能医疗、智能家居、智能金融、智能农业谁能快速将AI与传统业务相结合谁就将成为企业数字化和智能化变革的优胜者。然而将人工智能技术落地应用面临着诸多挑战例如从如何选择适合的可落地模型到满足不同业务的多模型联合应用从快速完成AI模型的训练微调到如何将模型高效部署。 为了应对这些挑战飞桨团队推出了飞桨AI套件PaddleX——精选产业实用模型的一站式开发平台。包含如下特点 优质的算法库 包含10多个任务场景的36个精选模型提供完善的模型推理benchmark数据开发者可以基于业务需求选择最合适的模型。 便捷的开发方式 提供无代码低代码的开发方式只需四步即可完成数据、训练、验证和部署的全流程AI开发。 高效的模型部署 完善的部署能力支持实现跨平台、跨硬件的快速产业级部署。 丰富的国产硬件支持 PaddleX不仅可以在AI Studio云端使用还支持Windows本地部署并正在不断丰富Linux版本、昆仑芯版本、昇腾版本和寒武纪版本。 共赢的联创共建 除了便捷地开发AI应用外PaddleX还为大家提供了获取商业收益的机会为企业探索更多商业空间实现共同成长和共赢。 作为一款高效的开发神器PaddleX值得每一位开发者拥有。接下来我们将详细解析PaddleX的核心能力助您更好地了解并应用这款工具。添加AI Studio飞桨AI套件官方频道和大家一起讨论吧 AI Studio飞桨AI套件官方频道 https://aistudio.baidu.com/community/channel/610 如果你想进一步了解PaddleX也可以通过添加运营同学并回复【PaddleX】的方式加入官方交流群 PaddleX云端使用链接 https://aistudio.baidu.com/modelsoverview?category%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E6%96%B9%E6%A1%88supportPaddlex1sortByweight PaddleX Windows本地端下载链接 https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX 优质的算法库 首先介绍下PaddleX平台中的精选算法模型集合。飞桨在支撑企业AI落地过程中总结多年的实践经验沉淀出了面向10任务场景的36个精选模型统一收录到了PaddleX中并且这个集合还在持续丰富中。从此飞桨开发者可以在一款软件中完成不同AI任务的开发部署工作。 不过同一任务下往往有不止一种模型算法如何选择适合业务场景的模型呢不慌PaddleX提供了完善的模型benchmark数据可帮助开发者基于业务需求选择精度高/速度快/均衡的模型从此摆脱模型选择困难症。 PaddleX提供的模型选型能力请见 https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/vlistbd6p 未来将持续丰富完善敬请关注~ 简易的开发方式 说完算法库和模型选型接下来就该进入核心的模型开发环节了。如果说PaddleX给大家带来的第一印象是什么大概就是工具箱/开发者双模式的联动开发方式了。 工具箱模式开发者模式工具箱模式主打一个简单无脑准备好符合规范要求的数据集然后在webui界面中数据校验、模型训练、评估测试、模型部署一溜烟操作下来AI模型开发全流程就丝滑地走完了。 开发者模式则提供了一个自由的广场本质上是在VS Code集成开发环境的基础上搭建好了PaddleX团队精心设计的超高层APIUAPI底座4个核心API即可完成模型开发部署剩下的就全凭大家自由发挥啦。 UAPI使用说明 https://ai.baidu.com/ai-doc/AISTUDIO/7ll0srufz 两种开发模式之间并不是割裂的而是紧密关联的。简单来说工具箱模式的每一个关键步骤都对应了开发者模式下的一个UAPI接口。而工具箱模式下的所有配置修改都会实时落盘使得两个模式之间可以无缝切换接续开发。 另一方面小伙伴们如果觉得工具箱模式还不够好用完全可以“自己动手丰衣足食”。在开发者模式下编辑完工具箱模式的Python代码之后切换到工具箱模式并点击“重新加载”工具箱DIY就完成啦。我们非常鼓励大家进行工具箱的二次开发优秀的创意将有机会被官方纳入PaddleX精选模板让广大开发者受益于你的创意。 高效的部署模式 对不少学习AI的小伙伴来说训练得到了符合精度要求的模型任务就告一段落了。但是对于AI模型的落地应用还需要非常关键的临门一脚——模型部署。在很多产业应用的实际场景中经过完善的模型部署后推理性能可以提升好几倍这样才能满足真实的业务需求。飞桨提供了Paddle Inference、Paddle Lite等高性能推理库以及专注于快速便捷部署体验的FastDeploy来帮助广大飞桨开发者完成这关键一步。喜大普奔的是PaddleX无缝集成了FastDeploy的能力轻松点选您的部署环境要求就可以获取相应的部署包啦~ 第一步导出预测模型第二步获取部署包获取部署包之后就可以按照其中的详细使用说明去目标设备进行AI模型的部署啦~ 目前PaddleX上线的飞桨精选模型基本已满足下表的部署支持情况。 在未来PaddleX还将支持C#、多款端侧硬件、以及服务化部署的功能敬请期待吧 丰富的国产硬件支持 PaddleX目前已经可以在AI Studio星河社区云端和Windows本地端进行使用但这还不够为了满足更多用户的研发生产需求PaddleX规划了丰富完备的国产硬件支持计划如下表所示。请大家时刻关注飞桨公众号敬请期待呦~ 共赢的联创共建 除了可以更便捷地开发AI模型和应用外PaddleX还为大家提供了获取商业收益的机会。 伙伴们基于PaddleX开发出产业应用后可以拟定应用价格通过SDK方式开放给其他用户其他用户购买SDK后伙伴可获得相应收入分成。 其他用户无需重新训练模型可以直接通过接口完成数据输入和获取处理结果避免重复开发提升效率。 目前已有多个伙伴开放并上线相关应用。 基于Picodet的车载路面垃圾检测 https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/385?modelId385 基于CLIP的野生动物及其制品分类 https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/386?modelId386 基于PP-OCRv4的文档场景检测识别 https://aistudio.baidu.com/modelsdetail/387?modelId387 此外不少开发者根据PaddleX提供的范例项目串联大、小模型开发出了颇受大家欢迎的应用。比如数链科技基于PP-ChatOCR项目开发出“大宗商品贸易合同信息抽取应用关键信息抽取准确率达到95%以上开放给行业客户后客户信息录入效率提升了150%数链科技也获得了可观收益。 智能合同关键信息抽取分析系统 https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6718801 如果您也有意愿发布基于PaddleX的产业应用可以添加小助手回复“联创”即可。 最后稍微总结一下PaddleX是一站式、全流程、高效率的飞桨AI套件具备飞桨生态优质模型和产业方案。PaddleX的使命是助力AI技术快速落地愿景是使人人成为AI Developer 目前PaddleX正在快速迭代欢迎大家试用和指正