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发力企业AI中台及量子机器学习：百度推“企业版飞桨”及“量桨”

_本文原始标题：发力企业AI中台及量子机器学习：百度推“企业版飞桨”及“量桨”来源：东方财富网
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发力企业AI中台及量子机器学习：百度推“企业版飞桨”及“量桨”
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5月20日消息 ， “WaveSummit2020”深度学习开发者峰会召开 。 在会上 ， 百度发布飞桨35项全新升级内容 ， 其中 ， 百度首次推出飞桨企业版 ， 助力各个企业拥有自己的AI中台 ， 并发布量子机器学习开发工具“量桨” 。
“企业版飞桨”和“量桨”
本次飞桨全新升级 ， 包含飞桨开源深度学习平台和飞桨企业版 。
据介绍 ， 飞桨开源深度学习平台包括核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件 ， 将始终保持开源 。 同时 ， 百度首次推出飞桨企业版 ， 包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML 。
其中 ， EasyDL主要面向中小企业 ， 提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台 。
“飞桨深度学习平台作为百度”AI大生产平台“的基础底座 ， 以大规模分布式训练、全硬件平台支持、端到端全流程工具以及飞桨Master模式 ， 助力企业和开发者加速AI生产 。 无需从头学习难度高、迭代快的前沿科技 ， 避免重复‘造轮子’ ， 应用AI的门槛更低、成本更低、效率更高 。 ”深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、百度集团副总裁吴甜表示 。
值得持续关注的是 ， 随着量子机器学习开发工具“量桨(PaddleQuantum)”的发布 ， 飞桨也成为国内首个、也是唯一支持量子机器学习的深度学习平台 。
据了解 ， 量桨建立起了人工智能与量子计算的桥梁 ， 可以快速实现量子神经网络的搭建与训练 ， 提供易用的量子机器学习开发套件与量子优化、量子化学等前沿量子应用工具集 。
通过百度飞桨深度学习平台赋能量子计算 ， 量桨为领域内的科研人员以及开发者便捷地开发量子人工智能应用提供支撑 ， 同时为量子计算爱好者提供了一条可行的学习途径 。
【发力企业AI中台及量子机器学习：百度推“企业版飞桨”及“量桨”】35项重要升级
继2019年11月的WAVESUMMIT秋季峰会后 ， 半年时间里 ， 飞桨全平台进行了包括企业版飞桨和量桨在内的35项全新发布和重要升级 。
据介绍 ， 飞桨官方模型库新增39个算法 ， 算法总数达到146个 ， 预训练模型200多个 ， 助力开发者进行低代码二次开发 。 全新发布3个端到端开发套件：PaddleClas图像分类、Parakeet语音合成和PLSC海量类别图像分类 。 全面升级PaddleDetection目标检测开发套件的模型数量、性能和产业应用能力 。
训练方面 ， 新增自动混合精度、重计算机制等底层技术升级 ， 提升训练框架的速度 ， 降低显存占用；扩展了模型并行、弹性训练等大规模分布式训练能力 ， 全新发布PaddleCloud云上任务提交工具 ， 让训练更快、更好、更省 ， 满足苛刻的工业级应用需求 。
飞桨全面打通多平台、多场景的部署能力 ， 持续夯实模型压缩PaddleSlim、原生推理引擎PaddleInference、在线部署框架PaddleServing、轻量化预测引擎PaddleLite等端到端部署核心能力 ， 全新发布国内首个开源JavaScript深度学习前端推理引擎Paddle.js ， 用于小程序、网页端部署 。
此外 ， PaddleX全流程开发工具全新发布 ， 后端开源 ， 可快速集成 ， 支持多端部署和模型加密 。 独具特色的飞桨Master模式全面升级 ， 预训练模型更多、迁移学习能力更强 。 企业开发者可以通过PaddleHub和EasyDL享用飞桨Master模式 ， 仅用少量数据、简单操作、更低成本 ， 实现多场景下的优异模型效果 。
目前 ， 飞桨核心框架已具备四大特点：易学易用的前端编程界面 ， 统一高效的内部核心架构 ， 原生完备的分布式训练支持 ， 高性能可拓展的推理引擎 。
发力企业AI中台及量子机器学习：百度推“企业版飞桨”及“量桨”
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