百度深度学习平台“飞桨”全方位升级，首发量子机器学习开发工具“量桨”_训练

出品 | 搜狐科技

作者 | 马文玥

5月20日，由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会以线上形式召开。

百度飞桨公布多达35项全新升级，此外，百度还首发量子机器学习开发工具“量桨”。

当天大会，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任吴甜发布了飞桨全新图景，由飞桨开源深度学习平台和飞桨企业版两大版块构成：飞桨开源深度学习部分，包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件。同时，随着企业需求加强，还推出飞桨企业版，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。

从开发、训练到部署，飞桨开源深度学习平台还进行了全方位的升级——飞桨官方模型库新增39个算法，算法总数达到146个，预训练模型200多个，助力开发者进行低代码二次开发。全新发布3个端到端开发套件：PaddleClas图像分类、Parakeet语音合成和PLSC海量类别图像分类。全面升级PaddleDetection目标检测开发套件的模型数量、性能和产业应用能力。

训练方面，新增自动混合精度、重计算机制等底层技术升级，提升训练框架的速度，降低显存占用；扩展了模型并行、弹性训练等大规模分布式训练能力，全新发布PaddleCloud云上任务提交工具，让训练更快、更好、更省，满足苛刻的工业级应用需求。

部署层面，飞桨全面打通多平台、多场景的部署能力，持续夯实模型压缩PaddleSlim、原生推理引擎Paddle Inference、在线部署框架Paddle Serving、轻量化预测引擎Paddle Lite等端到端部署核心能力，全新发布国内首个开源JavaScript深度学习前端推理引擎Paddle.js，用于小程序、网页端部署。

此外还有全新发布的PaddleX全流程开发工具，后端开源，可快速集成，支持多端部署和模型加密。独具特色的飞桨Master模式全面升级，预训练模型更多、迁移学习能力更强。企业开发者可以通过PaddleHub和EasyDL享用飞桨Master模式，仅用少量数据、简单操作、更低成本，实现多场景下的优异模型效果。

除了以上前沿的开源工具，飞桨还率先支持了复数神经网络，全面支持跨学科的机器学习研究。重磅发布量子机器学习开发工具Paddle Quantum量桨。飞桨成为国内首个、也是唯一支持量子机器学习的深度学习平台。通过飞桨深度学习平台赋能量子计算，量桨为领域内的科研人员以及开发者便捷地开发量子人工智能的应用提供了强有力的支撑，同时也为广大量子计算爱好者提供了一条可行的学习途径。