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PaddleHub

PaddleHub

多领域应用的跨平台AI模型服务平台

PaddleHub提供超过400种高质量AI模型，覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测，同时支持模型即服务，通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型，并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS，适合多平台开发。

PaddleHubAI模型ERNIE-ViLGStable DiffusionHugging FaceGithub开源项目
GitHubHugging Face

PaddleHub 项目介绍

PaddleHub 是一个强大的人工智能模型应用平台,为开发者提供了丰富的预训练模型和便捷的开发体验。

主要特点

  • 丰富的AI模型库: PaddleHub 提供了400多个高质量的AI模型,涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音、视频和跨模态等多个领域。这些模型可以直接应用于各种AI任务。

  • 易用性: 开发者只需3行代码即可使用400多个AI模型进行预测,极大地简化了AI应用开发流程。

  • 模型即服务: 只需一行命令即可将模型部署为在线服务,方便快捷。

  • 跨平台支持: 支持在Linux、Windows和MacOS等多个操作系统上运行。

最新更新

PaddleHub 持续更新,最近的重要更新包括:

  • 2022年8月发布v2.3.0版本,支持ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等最新的文本生成图像模型。

  • 2022年2月在HuggingFace平台发布PaddlePaddle模型。

丰富的应用示例

PaddleHub 提供了丰富的应用示例和演示:

  • 文本生成图像: 包括ERNIE-ViLG、Stable Diffusion等先进模型,可根据文本描述生成高质量图像。

  • 计算机视觉: 支持目标检测、人脸识别、图像分割、姿态估计等多种视觉任务。

  • 自然语言处理: 提供文本分类、命名实体识别、阅读理解等NLP模型。

  • 语音处理: 支持语音识别、语音合成等语音相关任务。

快速上手

使用PaddleHub非常简单:

  1. 安装PaddlePaddle和PaddleHub

  2. 几行代码即可使用模型:

import paddlehub as hub

lac = hub.Module(name="lac")
results = lac.cut(text=["今天是个好天气。"])
print(results)
  1. 一行命令部署模型服务:
hub serving start -m lac

开源贡献

PaddleHub是一个开源项目,欢迎开发者参与贡献。项目遵循Apache 2.0开源协议。

PaddleHub汇聚了众多开发者的智慧,感谢所有为项目做出贡献的人。开发团队非常欢迎更多人参与到PaddleHub的建设中来,共同推动AI技术的发展与应用。

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