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雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者按：11 月 5 日，「WAVE SUMMIT+」2019 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者秋季峰會在北京召開。在本次峰會上，飛槳（PaddlePaddle）全新發(fā)布和重要升級 21 個產(chǎn)品方向，包括：面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景的四大端到端開發(fā)套件、融合數(shù)據(jù)和知識的預(yù)訓(xùn)練結(jié)合遷移學(xué)習(xí)的飛槳 Master 模式等。
本次更新不僅僅是飛槳功能易用性的提升，也是飛槳由開發(fā)者邁向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的開端。在此，雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者將其更新內(nèi)容整理編輯如下。
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本屆峰會上，百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)平臺部總監(jiān)馬艷軍向參會者們介紹了飛槳產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)開源開放平臺全景圖，帶來了基于產(chǎn)業(yè)化困難的洞察，飛槳全新發(fā)布和重要升級的 21 個產(chǎn)品方向，包括 9 項全新發(fā)布和 12 項新版升級。
9 項全新發(fā)布
其中，全新發(fā)布 1 個模式、1 端側(cè)推理引擎、4 大產(chǎn)品開發(fā)套件、3 個工具組件。
1 個模式，指的是 Master（大師）模式，即算力+數(shù)據(jù)和知識+算法=產(chǎn)業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型，產(chǎn)業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型+遷移學(xué)習(xí)工具平臺構(gòu)成 Master 的核心，可以用于多種行業(yè)場景。
1 個端側(cè)推理引擎，則是 Paddle Lite 2.0 版本。這是一個輕量級深度學(xué)習(xí)推理框架，提供了預(yù)測到部署完整工具鏈，旨在打通端到端部署全流程。
4 大面向應(yīng)用任務(wù)的產(chǎn)業(yè)級開發(fā)套件，則專用于實現(xiàn)四大應(yīng)用任務(wù)的全流程開發(fā)、訓(xùn)練和部署，包括：
NLP 領(lǐng)域的 ERNIE 語義理解——一個基于持續(xù)學(xué)習(xí)的語義理解預(yù)訓(xùn)練框架；
CV 方向的 PaddleDetection——目標(biāo)檢測 已集成 60+預(yù)訓(xùn)練模型，提供易使用的目標(biāo)檢測模型；
PaddleSeg 圖像分割——幫助用戶完成從訓(xùn)練到部署的全流程圖像分割應(yīng)用；
推薦方向的 ElasticCTR 點擊率預(yù)估——可實現(xiàn)分布式訓(xùn)練 CTR 預(yù)估任務(wù)和 Serving 流程一鍵部署；
3 項深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)工具組件，包括：
聯(lián)邦學(xué)習(xí) PaddleFL——其能力在于復(fù)制和比較不同的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法；
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架 PGL——提供了一系列的Python接口用于存儲/讀取/查詢圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且提供基于游走（Walk Based）以及消息傳遞（Message Passing）兩種計算范式的計算接口；
多任務(wù)學(xué)習(xí)框架 PALM——內(nèi)置了模型 backbone（BERT、ERNIE 等）、常見的任務(wù)范式（分類、匹配、序列標(biāo)注、機(jī)器閱讀理解等）和數(shù)據(jù)集讀取與處理工具；
現(xiàn)場，還全新發(fā)布 EasyDL 專業(yè)版，為算法工程師提供一站式 AI 開發(fā)平臺。
12 項重要升級
除了 9 大全新發(fā)布外，新版飛槳 1.6 還有 12 項產(chǎn)品重要升級。包括：
提供更多的算子庫、簡單高效的 API 接口、完善的文檔內(nèi)容；
升級輕量級模型結(jié)構(gòu)自動搜索 PaddleSlim，增加了基于硬件搜索等能力，打通訓(xùn)練、壓縮和部署全流程；
NLP、CV、推薦系統(tǒng)、語音等各大基礎(chǔ)模型庫的模型，從原來的 60+到了 100+（這其中包含多個在 AI 競賽中奪冠的算法模型）；
Paddle Hub，新增了超參優(yōu)化 Auto Fine-tune 功能，預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)量大幅增加，支持飛槳 Master 模式；
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架 PARL 并行能力升級，支持進(jìn)化算法；
Paddle2ONNX 和 X2Paddle 升級，飛槳和其他框架的模型互轉(zhuǎn)更加方便；
其它開源
除了全新發(fā)布與升級外，本次峰會上百度還新開源了 4 個國際競賽冠軍模型，希望進(jìn)一步引領(lǐng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展方向。這 4 個模型包括：
Activitynet Challenge 2019 冠軍模型 BMN；
Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track 冠軍模型 CACascade R-CNN；
CVPR LIP Challenge 2019 冠軍模型 ACE2P；
MRQA: EMNLP2019 Machine Reading Comprehension Challenge 冠軍模型 D-NET ；
更新后的飛槳性能如何？
據(jù)官方介紹，全新升級后的飛槳，易用性大幅提升，動態(tài)圖全新升級、新增大量算子庫、優(yōu)化 API 接口，技術(shù)文檔更加完善。
其中，在大規(guī)模分布式訓(xùn)練性能方面，分布式 GPU 訓(xùn)練相比其他主流實現(xiàn)可以獲得 20%-100% 的速度提升，分布式 CPU 訓(xùn)練最大吞吐量可達(dá)競品的 6 倍以上。
目前，官方支持模型庫極大豐富，官方模型從 60 多個增加到了 100 多個，提供下載的預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)超過 200 個。
在峰會發(fā)布最后，飛槳也發(fā)布了最新生態(tài)激勵計劃，包括：
免費(fèi)開放10多個AI課程；
支持100多所重點高校教學(xué)培訓(xùn)；
為1000多個企業(yè)轉(zhuǎn)型提供助力計劃；
還有百萬級的AI競賽獎金和億元級GPU算力資源支持。
百度飛槳官網(wǎng)：
https://www.paddlepaddle.org.cn/
開源地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddle
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