Paddle
拥有先进技术和丰富功能的工业平台
PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台，提供先进技术和多样功能，包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业，已服务超过1070万开发者和23.5万企业，生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎，并拥有丰富的行业模型库和开源资源，推动AI商业化。
Paddle 项目介绍
概述
Paddle 是中国首个自主研发的深度学习平台，自 2016 年正式开源以来，已成为一个功能丰富、技术先进的工业级平台。它涵盖了核心深度学习框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件以及服务平台等多个方面。
Paddle 源于工业实践，致力于工业化应用。目前，它已被广泛应用于制造业、农业、企业服务等多个领域，服务超过 1070 万开发者，23.5 万家企业，产生了 86 万个模型。凭借这些优势，Paddle 帮助越来越多的合作伙伴将人工智能商业化。
核心技术
Paddle 拥有四项领先技术：
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敏捷的工业级深度神经网络开发框架：通过可编程方案构建神经网络，支持声明式和命令式编程，兼顾开发灵活性和高运行性能。
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支持超大规模深度神经网络训练：突破了超大规模深度学习模型的在线训练挑战，支持训练具有 1000 亿特征和万亿参数的深度网络。
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全面的高性能推理引擎：提供了完整的推理产品线，包括 Paddle Inference、FastDeploy、Paddle Lite 和 Paddle.js，适用于各种生产场景。
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面向行业的开源模型库：包含并维护超过 100 个主流模型，其中一些模型在国际重要比赛中获得大奖。同时提供 200 多个预训练模型，便于快速开发工业应用。
安装使用
Paddle 的最新稳定版本可以通过 pip 轻松安装。对于 CPU 版本，使用命令 pip install paddlepaddle；对于 GPU 版本，使用命令 pip install paddlepaddle-gpu。
文档支持
Paddle 提供了详尽的中英文文档，包括入门指南、实践教程、API 参考和贡献指南等。这些文档可以帮助用户从基础开始，逐步掌握 Paddle 的高级特 性。
开源社区
Paddle 拥有活跃的开源社区，通过 GitHub Issues 处理 bug 报告、功能请求等。此外，还组织了多种开源贡献活动，如欢乐开源活动和 PaddlePaddle 黑客松，以及技术组织 PFCC 和社区治理组织 PPOSDWG。
课程资源
为了帮助开发者更好地使用 Paddle，项目提供了服务器部署和边缘部署的课程，涵盖了从本地到远程服务的高性能服务器部署，以及从移动设备、物联网到 Web 和小程序的边缘部署。
许可证
Paddle 项目采用 Apache-2.0 许可证，鼓励开发者自由使用和贡献。
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