百度飞桨,让AI落地有解!

WAVESUMMIT2022深度学习开发者峰会将于5月20日举行,展示AI如何通过深度学习技术解决传统行业难题,如轨道安全巡检和农业智能化。飞桨平台的最新发布将推动技术创新,提升工作效率,小学生也能通过EasyDL开发AI应用。峰会涵盖创新、平台、科学、产业等多个领域,探讨AI在各行业的应用与前景。
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大会:WAVE SUMMIT 2022

今天,我们面对的是一个充满变动的世界,科技正是一股改变的力量。人工智能拓展了人类看待问题、解决问题的角度,更让很多看似“无解”的难题迎来可触及答案的可能。

2022年的夏至虽尚未至,但WAVE SUMMIT 2022的热情已经点燃。5月20日,善用AI新技术解决难题的极客大佬们将齐聚由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会,一场极客盛宴即将开启。

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过去,繁重的工作,意味着大量人力的“风雨兼程”。

轨道交通运输及其安全关系着国计民生,需要悉心维护以确保系统顺畅运转。以地铁巡检和安全防护为例,在地铁发车前,每条线路都需要安排10~20名轨道检修工从凌晨开始进入隧道步行检修,任务重、压力大。

随着人们生活水平的不断提高,近几年营养价值高、口感好的水培蔬菜受到追捧。然而在早期的水培植物工厂,农学专家每天都要走2、3万步观察蔬菜生长和虫害情况,全年无休。即使如此,一旦疏忽还有可能导致15~20%蔬菜的浪费……

这些场景并非我们每个人日常所能看见,但人们的衣食住行与这很多人的辛勤劳作、默默付出密切相关。可喜的是,如今已有数百万人已经或者正在打开AI加持的工作新方式,改变更多如上述场景中的苦、差、难的传统作业局面。

在轨道安全巡检工作中,成都国铁借助百度飞桨目标检测开发套件解决AI算法难题,研发出一套“轨道在线智能巡检系统”,可实现对轨道巡检图片的实时检测,安装到工程作业车和运营电客车上,能够在不影响电客车正常行驶的情况下,全天候对轨道缺陷实施智能检测。

AI参与建设的智慧植物工厂,已经可以实现机器24小时自动照看、多方位呵护蔬菜生长采收,提升了农业从业人员的工作效率,实现蔬菜生长的提质增量,使用极少人力就能生产出数倍于以往的新鲜蔬菜。从前,一位农学专家只能照看20亩地,现在一人可照看60~100亩地。

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甚至,更让人惊喜的是,易用便捷的AI开发平台为每个人实现“智能梦”提供了可能。疫情期间,完全不懂编程的小学生郭佳慧使用飞桨EasyDL零门槛AI开发平台开发了口罩佩戴识别系统,可轻松甄别用袖子、手臂遮挡面部的“作弊”行为,并在百度AI市场获得了数千人次的下载应用。

AI技术的日益成熟和开放,为那些看似“无解”的问题提供了让人耳目一新的解决思路,而深度学习技术在推动千行百业智能化升级、激发企业创新活力中发挥着强大作用。为了促进深度学习技术创新发展、建设中国深度学习开源开放生态、助力各行各业基于AI 创造更大价值,WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会自2019年以来每年举办两届,吸引了国内外众多开发者和从业者的目光。

WAVE SUMMIT 2022由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办。研究中心前身是成立于2017年2月的深度学习技术及应用国家工程实验室,五年来,实验室以深度学习技术为核心,研发人工智能关键核心技术,推动大规模产业应用。中国首个自主研发的产业级深度学习开源开放平台飞桨就是实验室的核心成果,已位列中国深度学习平台市场综合份额第一。

本届峰会,将呈现以飞桨为代表的深度学习领域的最新技术突破最扎实的产业实践共创共享的生态成果。作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台,飞桨将在本届峰会上带来今年的首次大规模重磅发布,包括飞桨框架版本升级、飞桨硬件生态最新进展、飞桨企业版的升级发布、文心大模型等等,不仅在便捷、易用、效能等方面再度刷新,更将为产业应用与前沿探索提供更加硬核的技术源动力。

疫情原因,此次峰会将以直播形式进行。5月20日,开发者们将在线上与知名专家、学者共聚一堂,交流学习;与产业专家深入探讨深度学习如何赋能各行各业;看开发者们脑洞大开的AI创造;听科研界如何用AI改变前沿科学研究……诸多技术攻坚与产业应用难题,都将在WAVE SUMMIT找到解决之法。

延续往届峰会干货满满的传统,除主论坛外,本次峰会还设置了创新引领、平台赋能、科学前沿、产业护航、智能硬核、遥感智译、AI大模型七大分论坛,以及AI实践日等主题活动,为开发者带来最新业界动态,共话AI前路与征途。峰会官网还开辟了趣味十足的“人人都是艺术家”“AI聊吧”体验区,向公众开放体验飞桨文心大模型的技术能力。

技术不仅让过去的很多难题“有解”,它本身或许就是我们面对问题时的“最优解”。峰会诚挚邀请每一位致力于解决问题的人们加入WAVE SUMMIT 2022,与百万开发者共同畅想技术应用的无限可能,见证AI产业生态发展的中国速度。

峰会预约

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<think>嗯,用户让我介绍一下Transformer和百度飞桨,还要用中文回答。首先,我需要确认自己对这些概念的理是否正确,然后再组织语言,确保信息准确且易于理。 首先,Transformer。我记得这是Google在2017年提出的一个模型,主要用于自然语言处理任务,对吧?它的核心是自注意力机制,可以捕捉长距离依赖关系,相比之前的RNN和LSTM,处理并行计算更高效。比如在机器翻译中,Transformer能同时处理所有位置的词,提高训练速度。后来很多模型像BERT、GPT都是基于它改进的,现在不仅用在NLP,还扩展到了CV等领域,比如Vision Transformer。这部分应该没错,但需要再确认一下时间线和关键点是否正确。 然后是百度飞桨,也就是PaddlePaddle。这是百度开发的开源深度学习平台,类似于TensorFlow和PyTorch。它支持动态图和静态图,适合各种任务,比如图像分类、NLP、推荐系统等。PaddlePaddle有一些预训练模型库,比如ERNIE,这个在中文任务上表现不错。另外,飞桨还提供企业版和工具组件,方便产业应用。不过用户可能更关心它和其他框架的区别,比如易用性、中文支持、社区资源等,这些可能需要强调。 用户可能需要了两者的关联,比如在飞桨平台上是否可以使用Transformer模型。应该提到飞桨提供了Transformer的实现和相关工具,方便用户直接调用。可能还需要举一些应用实例,比如用飞桨搭建Transformer模型做机器翻译,这样能更具体。 用户身份可能是刚开始学习深度学习的学生或开发者,想了这两个概念以及它们之间的关系。他们可能需要知道如何在实际项目中使用飞桨和Transformer,所以需要给出一些应用场景和资源链接,比如官方文档、教程等。 需要检查是否有错误信息,比如Transformer最初的应用是否真的是在机器翻译,以及飞桨的主要特点是否准确。同时,避免使用过于专业的术语,保持释通俗易懂。最后,结构要清晰,分点介绍,然后说明它们的结合应用,这样用户更容易理。</think>### 一、Transformer:深度学习中的革命性架构 **Transformer** 是由Google团队在2017年提出的深度学习模型架构,最初用于自然语言处理(NLP)任务(如机器翻译),但其设计思想迅速影响了计算机视觉(CV)、语音识别等多个领域。 #### 核心特点: 1. **自注意力机制(Self-Attention)** - 通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关系权重,捕捉长距离依赖(例如句子中相隔较远的词如何相互影响)。 - 决了传统RNN/LSTM因序列处理导致的训练速度慢和长程依赖丢失问题。 2. **并行化计算** - 不同于RNN的逐词处理,Transformer可同时处理所有输入位置的数据,大幅提升训练效率。 3. **编码器-码器结构** - 编码器提取输入特征,码器生成输出。每层包含多头注意力模块和前馈神经网络,通过残差连接和层归一化稳定训练。 #### 应用与影响: - **NLP领域**:催生了BERT、GPT等预训练模型,推动自然语言理、生成任务的突破。 - **跨领域扩展**:Vision Transformer(ViT)将Transformer应用于图像分类,挑战了CNN的传统优势地位。 --- ### 二、百度飞桨(PaddlePaddle):国产深度学习框架 **百度飞桨**是百度自主研发的开源深度学习平台,提供从开发、训练到部署的全流程工具,支持工业级应用。 #### 核心功能与优势: 1. **灵活的开发模式** - 支持动态图(类似PyTorch,调试友好)和静态图(类似TensorFlow,部署高效)混合编程。 2. **丰富的模型库与工具组件** - **PaddleNLP**:提供Transformer类模型(如ERNIE、BART)的预训练和微调接口。 - **PaddleCV/PaddleSpeech**:覆盖图像分类、目标检测、语音识别等任务。 - **企业版(PaddlePaddle Enterprise)**:针对企业需求提供强化学习、联邦学习等高级功能。 3. **产业实践友好** - 提供模型压缩工具PaddleSlim(轻量化部署)、端到端部署框架Paddle Inference等,适配国产硬件(如昆仑芯片)。 - 中文文档和社区支持完善,适合国内开发者快速上手。 --- ### 三、Transformer与百度飞桨的结合 在飞桨平台上,用户可直接调用内置的Transformer模块(如`paddle.nn.Transformer`)或预训练模型(如ERNIE),快速构建NLP任务: ```python import paddle from paddlenlp.transformers import ErnieModel # 加载ERNIE预训练模型 model = ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0') input_ids = paddle.randint(0, 100, shape=[1, 128]) # 模拟输入 output = model(input_ids) # 获取语义表示 ``` **典型应用场景**: - 中文文本分类、机器翻译、智能对话系统等。 - 结合飞桨的分布式训练能力,可高效训练大规模Transformer模型。 --- ### 四、学习资源 - **Transformer原理**:阅读论文《Attention Is All You Need》。 - **飞桨实战**: - 官网教程:[www.paddlepaddle.org.cn](https://www.paddlepaddle.org.cn) - 项目示例:GitHub搜索“PaddlePaddle/ERNIE”或“PaddleNLP”。 两者结合为开发者提供了从理论到落地的完整路径,尤其适合中文场景下的AI应用开发。
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