《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4.1 深度学习框架

近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者聚焦业务场景和模型设计本身，省去大量而繁琐的代码编写工作，其优势主要表现在如下两个方面：

• 节省编写大量底层代码的精力：深度学习框架屏蔽了底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构，同时简化了计算逻辑，降低了深度学习入门门槛。
• 省去了部署和适配环境的烦恼：深度学习框架具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU、GPU和AIPU等芯片上，选择具有分布式能力的深度学习框架会使模型训练更高效。

写到这里，作为一名在人工智能领域深耕多年的从业者，笔者不禁要感叹深度学习框架的出现对AI行业的影响。深度学习框架的出现，加速了AI产业应用的步伐，但同时研发工程师的“好日子”也一去不复返了！10年前，研发一个解决业务问题的神经网络模型，需要使用C++语言逐行代码完整的实现从前向计算到梯度下降的计算逻辑，一个深层神经网络模型往往需要几百到上千行的代码。但为什么说是“好日子”呢？因为研发模型的项目是按照季度排期，工程师至少需要12周的时间完成模型的研发。但今天，基于飞桨深度学习框架和产业级模型库，模型应用的研发周期被缩短到3~5天，即当周确定需求，当周完成模型的研发和上线。效率的巨大提升也带来了工作节奏的加快，可以说是工具带给人类美好生活之外的一种无奈吧！

1.4.2 深度学习框架设计思想

深度学习框架的本质是自动实现建模过程中相对通用的模块，建模者只实现模型中个性化的部分，这样可以在“节省投入”和“产出强大”之间达到一个平衡。想象一下：假设你是一个深度学习框架的创造者，你期望让框架实现哪些功能呢？

相信对神经网络模型有所了解的读者都会得出如表1的设计思路，在构建模型的过程中，每一步所需要完成的任务均可以拆分成个性化和通用化两个部分。

• 个性化部分：往往是指定模型由哪些计算单元组合，由建模者完成。
• 通用部分：聚焦这些计算单元的具体实现，由深度学习框架完成。

表1：深度学习框架设计示意图

无论是计算机视觉任务还是自然语言处理任务，使用的深度学习模型代码结构是类似的，只是在每个环节指定的计算单元不同。因此，多数情况下，计算单元只是相对有限的一些选择，如常见的损失函数不超过10种、常用的网络配置也就十几种、常用优化算法不超过五种等等，这些特性使得基于框架建模更像一个编写“模型配置”的过程。

1.4.3 飞桨产业级深度学习开源开放平台

飞桨（PaddlePaddle）是百度自主研发的中国首个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台，以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础。飞桨深度学习平台集核心框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，于2016年正式开源，是主流深度学习框架中一款完全国产化的产品。相比国内其他产品，飞桨是一个功能完整的深度学习平台，也是唯一成熟稳定、具备大规模推广条件的深度学习开源开放平台。根据国际权威调查机构IDC报告显示，2021年飞桨已位居中国深度学习平台市场综合份额第一。

目前，飞桨已凝聚535万开发者，基于飞桨创建67万个模型，服务20万家企事业单位。飞桨助力开发者快速实现AI想法，创新AI应用，作为基础平台支撑越来越多行业实现产业智能化升级，并已广泛应用于智慧城市、智能制造、智慧金融、泛交通、泛互联网、智慧农业等领域，如图1所示。

图1：飞桨在各领域的应用

飞桨产业级深度学习开源开放平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件几个部分，各组件使用场景如图图2所示。

图2：飞桨开源组件使用场景概览

概览图上半部分是从开发、训练到部署的全流程工具；下半部分是预训练模型、封装工具、各领域的开发套件和模型库等模型资源，支持深度学习模型从训练到部署的全流程。

模型开发和训练组件

飞桨核心框架支持用户完成基础的模型编写和单机训练功能。除核心框架之外，飞桨还提供了分布式训练框架FleetAPI、云上任务提交工具PaddleCloud和多任务学习框架PALM。

模型部署组件

针对不同硬件环境，飞桨提供了丰富的支持方案：

（1）FastDeploy：AI推理部署套件，面向AI模型产业落地，支持40多个主流的AI模型在8大类常见硬件上的部署能力，帮助开发者简单几步即可完成AI模型在对应硬件上的部署。

（2）Paddle Inference：飞桨原生推理库，用于服务器端模型部署，支持Python、C、C++、Go等语言，可将模型融入业务系统。

（3）Paddle Lite：飞桨轻量化推理引擎，用于Mobile、IoT等场景的部署，有着广泛的硬件支持。

（4）Paddle.js：使用JavaScript（Web）语言部署模型，用于在浏览器、小程序等环境快速部署模型。

（5）PaddleSlim：模型压缩工具，获得更小体积的模型和更快的执行性能，通常在模型部署前使用。

（6）X2Paddle：飞桨模型转换工具，将其他框架模型转换成飞桨模型，转换格式后可以方便的使用第（1）~第（5）个工具。

预训练模型和封装工具

通过低代码形式，支持企业POC快速验证、快速实现深度学习算法开发及产业部署。

• PaddleHub ：飞桨预训练模型应用工具，提供超过400个开源的预训练模型，覆盖文本、图像、视频、语音、跨模态等多个AI领域。开发者可以轻松结合实际业务场景，选用预训练模型一键推理/一行代码服务化部署，快速完成模型验证与应用工作。
• PaddleX ：飞桨低代码开发工具，以低代码的形式支持开发者快速实现深度学习算法开发及产业部署。提供极简Python API和可视化界面Demo两种开发模式，可一键安装。提供CPU、GPU、树莓派等通用硬件高性能部署方案，支持用户流程化串联部署任务，极大降低部署成本。

其他全研发流程的辅助工具组件

• AutoDL ：飞桨自动化深度学习工具AutoDL，提供基于强化学习的神经网络结构搜索基本框架，AutoDL设计的网络相比于人类设计的网络，其精度更优，体积更小。AutoDL也可应用于风格化图像生成、科学计算等更为复杂和实用的场景。
• VisualDL ：飞桨可视化分析工具VisualDL，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布、精度召回曲线、性能消耗数据等模型关键信息。帮助用户清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型调优、算法训练过程及性能分析与结果分享。
• PaddleFL ：飞桨联邦学习框架PaddleFL，支持轻松复制和比较联邦学习算 法，便捷地实现大规模分布式集群部署，并且提供丰富的横向和纵 向联邦学习策略及其在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。此外，可以基于全栈开源软件轻松部署。

飞桨产业级开源模型库

人工智能产业应用时常面临四大难点：1）很难找到合适的开源模型；2）模型不适用产业场景；3）模型优化成本高；4)部署时问题频发。

针对工程师在AI产业落地时面临的四大难题，飞桨提出了产业级开源模型库方案：支持500+个精选算法和预训练模型，全面覆盖深度学习主流应用领域，如计算机视觉、语音、自然语言处理、大模型、推荐、强化学习等；支持23个特色的PP系列模型，满足对模型精度和推理速度都有较高要求的产业应用场景；支持端到端的AI开发套件，开发者只需要修改配置文件，而不需要修改代码，即可实现各种优化策略；提供训推一体的全链条功能支持，保障飞桨模型在多种多样的应用场景中可以高效、稳定、可靠的训练和部署。

• PaddleClas ：飞桨图像分类开发套件，提供超轻量图像分类方案 PULC，覆盖人、车、OCR方向九大任务高频应用；支持通用图像识别系统PP-ShiTu，可高效实现高精度车辆、商品等多种识别任务；提供44个系列243个高性能图像分类预训练模型，其中包括10万分类预训练模型、PP-LCNet等明星模型；以及支持SSLD知识蒸馏等先进算法优化策略，可被广泛应用于高阶视觉任务，辅助产业及科研领域快速解决多类别、高相似度、小样本等业界难点。
• PaddleDetection ：飞桨目标检测开发套件，内置250+个主流目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测算法，其中包括服务器端和移动端产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法，并提供行人、车辆等场景化能力、配置化的网络模块组件、10余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案，在打通数据处理、模型开发、训练、压缩、部署全流程的基础上，提供丰富的案例及教程，加速算法产业落地应用。
• PaddleSeg ：飞桨目标检测开发套件，内置250+个主流目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测算法，其中包括服务器端和移动端产业级SOTA模型、冠军方案和学术前沿算法，并提供行人、车辆等场景化能力、配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案，在打通数据处理、模型开发、训练、压缩、部署全流程的基础上，提供丰富的案例及教程，加速算法产业落地应用。
• PaddleOCR： 飞桨文字识别开发套件，旨在打造一套丰富、领先且实用的OCR工具库，开源了产业级特色模型PP-OCR与PP-Structure。最新发布的PP-OCRv3包含通用超轻量中英文模型、英文模型，以及德法日韩等80种多语言OCR模型；PP-Structurev2覆盖版面分析与恢复、表格识别、DocVQA任务，提供22种训练部署方式。此外还开源了文本风格数据合成工具Style-Text、半自动文本图像标注工具PPOCRLabel和《动手学OCR》交互式电子书，目前已经成为全球知名的OCR开源项目。
• PaddleGAN ：飞桨生成对抗网络开发套件，提供图像生成、风格迁移、超分辨率、影像上色、人脸属性编辑、人脸融合、动作迁移等前沿算法，其模块化设计，便于开发者进行二次研发，同时提供30+预训练模型，助力开发者快速开发丰富的应用。
• PaddleVideo ：飞桨视频模型开发套件，具有高指标的模型算法、全流程可部署、更快训练速度和丰富的应用案例、保姆级教程并在体育、安防、互联网、媒体等行业有广泛应用，如足球/蓝球动作检测、乒乓球动作识别、花样滑冰动作识别、知识增强的大规模视频分类打标签、智慧安防、内容分析等。
• ERNIEKit ：文心NLP大模型开发套件ERNIEKit，内置业界领先的ERNIE 3.0 (10B、1.5B、Large、XBase、Base、Medium、nano)系列大模型，在各类NLP任务上领先业界其他先进模型。此外，该套件还内置其他领域模型、任务模型、多模态模型20余个，NLP基础任务40余个、数据预处理工具20余个、模型微调工具10余个。该套件支持动静结合的组网方式以及模型压缩功能，兼顾了开发的便利性与部署的高性能需求。同时还能够支持主动学习、网格搜索、可信学习等辅助工具，为NLP工程师提供简单高效的开发工具。
• ElasticCTR ：飞桨个性化推荐开发套件，可以实现分布式训练CTR预估任务和基于PaddleServing的在线个性化推荐服务。PaddleServing服务化部署框架具有良好的易用性、灵活性和高性能，可以提供端到端的CTR训练和部署解决方案。ElasticCTR具备产业实践基础、弹性调度能力、高性能和工业级部署等特点。
• PGL ：飞桨图学习框架，业界首个提出通用消息并行传递机制，支持万亿级巨图的工业级图学习框架。PGL 原生支持异构图，支持分布式图存储及分布式学习算法，支持GNNAutoScale实现单卡深度图卷积，覆盖30+ 图学习模型，并内置KDDCup 2021 PGL 冠军算法。内置图推荐算法套件Graph4Rec以及高效知识表示套件Graph4KG。历经大量真实工业应用验证，能够灵活、高效地搭建前沿的大规模图学习算法。
• PARL ：飞桨深度强化学习框架，覆盖十余种主流强化学习算法，内嵌高性能分布式训练接口，数行代码即可实现上千CPU和GPU并行训练。全面适配大模型闭环训练，一站式构建奖励学习、闭环反馈、大算力推演、策略优化。
• Paddle Quantum ：量桨，基于飞桨的量子机器学习工具集，提供组合优化、量子化学等前沿功能，常用量子电路模型，以及丰富的量子机器学习案例，帮助开发者便捷地搭建量子神经网络，开发量子人工智能应用。
• PaddleHelix ：飞桨螺旋桨PaddleHelix，针对生命科学领域的重要问题，如药物筛选、蛋白设计、疫苗设计、精准诊疗、机理研究、分子合成等，通过构建“数据+原理”双驱动的生物计算大模型技术，及面向新药研发、疫苗设计、精准医疗等场景的产品工具，辅助生命科学领域的研究者和从业人员提升研发效率，降低AI技术的使用门槛，以更快速的推进科研成果转化和在研管线的上市。
• PaddleScience ：飞桨科学计算工具组件，是飞桨面向AI for Science的工具组件，提供便于用户可组合的API模块，支持用户定义及解析物理问题的复杂计算域，如基础几何、stl等。利用飞桨框架提供的高阶自动微分、分布式并行以及编译加速等策略，可加速求解高维的数学物理方程。结合内嵌数学计算和物理数据的处理方法，提供数据驱动以及物理机理约束的深度学习求解模型，解决CFD/CAE等多物理场跨尺度模拟的难点。综合应用AI与数据结合的科学研究新范式，提升智能制造系统设计、建模仿真、分析优化等技术。

比较如上飞桨提供的工具和开发套件，PaddleHub的使用最为简易，二次研发模型源代码的灵活性最好。读者可以参考“使用PaddleHub->基于配置文件使用各领域的开发套件->二次研发原始模型代码”的顺序来使用飞桨，并在此基础上根据业务需求进行优化，即可达到事半功倍的效果。