O PaddleX 3.0-beta para Ascend é uma ferramenta de desenvolvimento de baixo código e colaboração entre dispositivos e nuvem lançada pela PaddlePaddle (飞桨), projetada para ajudar os desenvolvedores a resolver problemas reais da indústria de forma acessível e sem barreiras.
O PaddleX foi lançado em 27 de junho de 2023, focando em 7 cenários principais de IA, selecionando 68 modelos PaddlePaddle de alta qualidade e construindo 16 linhas de produção de modelos de nível industrial.
Destaques principais:
Modelos abrangentes, cobrindo cenários de tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação de imagens, OCR, análise de layout de imagens de texto, extração de informações de imagens de texto e análise de séries temporais.
Desenvolvimento de baixo código, implementando o desenvolvimento do ciclo de vida da linha de produção do modelo por meio de uma interface de API unificada, permitindo que os usuários personalizem a concatenação do fluxo de trabalho do modelo.
Adaptação profunda ao chip Huawei Ascend 910, atendendo às diversas necessidades dos usuários.
O PaddleX 3.0-beta para Ascend fornece um paradigma de desenvolvimento conveniente. Os desenvolvedores não precisam entender profundamente os princípios subjacentes; eles podem concluir diferentes tarefas, como validação de dados, treinamento, avaliação e inferência, por meio de comandos e configurações unificados. Além disso, o PaddleX também suporta otimização rápida do modelo, expondo hiperparâmetros essenciais para ajuste pelo desenvolvedor. Os modelos treinados podem ser integrados a projetos por meio de uma simples API Python.
Para melhorar ainda mais a experiência do usuário, a equipe do PaddleX adaptou profundamente o chip de treinamento Ascend. Os usuários precisam apenas instalar o framework PaddlePaddle de versão multi-hardware e adicionar os parâmetros de configuração do dispositivo durante o treinamento para usar a ferramenta PaddleX no hardware Ascend. Atualmente, o número de modelos suportados no hardware Ascend chega a dezenas, cobrindo várias áreas.
Endereço de experiência de código aberto do PaddleX 3.0-beta:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta