0、介绍

目录

1、概述

产业落地难点

飞桨模型库解决方案

产业及模型库全景

AI科学组件

样本数据+公式组合的拟合

流体力学应用案列

性能和精度PP系列模型

训练推理一体化，其他模型的互相转换

压缩工具

自动压缩功能，只需要数据和模型，代码不需要给出，自动生成

2、PaddleClas

分类任务

基础任务

属性检测分类

PULC轻量级解决方案

预置常用模型

服务端GPU和移动端CPU的网络结构，3X3卷积适合GPU

网络模型全

PP-Shitu适合类别没有提前确定好的场景

3、PaddleDetection

目标检测任务，目标+位置

面临挑战

应用场景

基础算法，一阶段，两阶段，和Anchor Free

检测算法对比

服务端和移动端模型

PP-YOLO

移动端模型

关键点检测

轻量级检测

应用

4、PaddleOCR

应用场景

全景图

检测和识别的优化

对比

5、PaddleNLP

开发套件

开发体验

通用信息抽取UIE，统计学习，神经网络，预训练，Prompt时代

模型迁移能力

特色模型

高性能生产加速库

对话生成模型

6、行业应用

智能化场景

企业案例

场景

背景

端侧和边缘侧同步推理检测

难点

模型和效率

裁剪

蒸馏

量化

最终效果

实际案例

QA理解任何接触工具背后的原理

aistudio其实是通过前端或者代码的的客户端，去访问百度的服务器的虚拟环境