序文#
この記事では、PaddlePaddle について簡単に紹介します。
PaddlePaddle（パドルパドル）は、百度の数年にわたるディープラーニング技術の研究とビジネスアプリケーションを基に、中国初の自己開発で機能が完備し、オープンソースで産業用のディープラーニングプラットフォームです。ディープラーニングのコアトレーニングと推論フレームワーク、基本モデルライブラリ、エンドツーエンドの開発キット、豊富なツールコンポーネントを一つに集約しています。
本文#
一、PaddlePaddle とは#
PaddlePaddle（パドルパドル）は、百度の数年にわたるディープラーニング技術の研究とビジネスアプリケーションを基に、中国初の自己開発で機能が完備し、オープンソースで産業用のディープラーニングプラットフォームです。ディープラーニングのコアトレーニングと推論フレームワーク、基本モデルライブラリ、エンドツーエンドの開発キット、豊富なツールコンポーネントを一つに集約しています。現在、PaddlePaddle は累計で 535 万人の開発者と 20 万社の企業にサービスを提供し、PaddlePaddle ベースのオープンソースディープラーニングプラットフォームを使用して 67 万個のモデルが開発されました。PaddlePaddle は、開発者が AI のアイデアを素早く実現し、AI ビジネスを迅速に展開するのを支援しています。さらに、さまざまな産業における AI のエンパワーメントを実現し、産業のスマート化を促進しています。
二、PaddlePaddle の機能#
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使いやすい産業用ディープラーニングフレームワーク
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大規模ディープラーニングモデルのトレーニングをサポート
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マルチプラットフォームでの高性能推論デプロイツールのサポート
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産業アプリケーションに向けた、多岐にわたる領域をカバーするオープンソースモデルライブラリ
PaddlePaddle自体はプラットフォームであり、さまざまなモデルは各サブモデルライブラリに含まれています。例えば、分類ライブラリPaddleClas、検出ライブラリPaddleDetection、セグメンテーションライブラリPaddleSeg、OCR、NLP、音声、ビデオなどがあります。詳細はモデルライブラリをご覧ください。
各サブモデルライブラリには、さまざまな主要なモデルの実装が含まれており、ユーザーは簡単に独自のトレーニングやデプロイを行うことができます。
三、PaddlePaddle の使用方法#
# CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu
# 適切なCUDAバージョンをサポートするPaddleのインストール。対応するバージョンを確認してダウンロードできます。
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
その後、必要なサブモデルライブラリをインストールします。公式には詳細なチュートリアルとコミュニティサポートがあります。
四、まとめ#
百度が開発したディープラーニングプラットフォームであるPaddlePaddleは、全体的な完成度、使用ドキュメント、コミュニティサポートともに上位水準です。同様のプロジェクトには、香港中文大学と商汤科技が共同で開発したコンピュータビジョンアルゴリズムライブラリのプロジェクトOpenMMLabがありますが、後者は CV 領域に特化しています。PaddlePaddleはさまざまな領域のモデル実装をサポートしています。
PS: PaddlePaddle のユーザーは、一定時間の GPU リソースを無料でaistudioで利用することができます。これは百度のオンラインディープラーニングプラットフォームであり、私自身は使用したことがないため、無料で利用できるかどうかはわかりません。
公式プロジェクトによると、「PaddlePaddle のユーザーは、無料の Tesla V100 オンライン計算リソースを受け取ることができます。モデルのトレーニングがより効率的に行えます。毎日ログインするだけで 8 時間の利用時間がもらえます、無料リソースを利用する。」
最後に#
参考記事：
免責事項#
この記事は個人の学習記録として作成されました。
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