paddle2

0.FleetX 飞桨分布式

简介

核心功能

• 大模型全流程支持： 提供从模型开发、训练、精调到推理部署的完整解决方案，尤其针对大语言模型、跨模态大模型和生物计算大模型等领域。
• 分布式训练： 支持多种分布式训练架构，包括参数服务器（Parameter Server）和基于Reduce模式的训练，旨在提升大规模模型训练效率。
• 并行策略： 具备数据并行、模型并行和流水线并行等全面的并行能力，以优化训练性能。
• 动静统一开发模式： 基于飞桨的动静统一开发模式，全面采用动态图进行开发，并通过Generate API实现算子融合，兼顾调试便利性与静态图的性能。
• 统一训练器（Trainer）： 提供全场景统一的Trainer，可灵活配置4D混合并行策略，适用于预训练和精调阶段。
• 分布式评估： 在参数服务器训练模式下，支持分布式评估功能，通过collective.evaluate接口进行模型评估。
• 启动工具： 提供paddle.distributed.launch工具，支持通过单条命令启动多进程分布式训练脚本，自动设置环境变量。

技术原理

• 分布式计算架构： 采用Parameter Server和Collective (Reduce) 两种主流分布式训练架构。Parameter Server模式通过参数服务器管理和同步模型参数，而Collective模式则依赖通信原语（如AllReduce）实现多设备间的数据和梯度同步。
• 混合并行策略（4D混合并行）： 结合数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism）以及Megatron-LM的张量并行（Tensor Parallelism）等多种并行技术，以适应超大规模模型的训练需求，有效解决单设备内存和计算能力的限制。
• 动态图与静态图融合： 利用飞桨的动静统一机制，在动态图模式下开发，同时通过底层优化和算子融合技术，在执行时获得接近静态图的性能优势，提升开发效率和调试便利性。
• 高性能通信机制： 底层依赖高效的通信原语，确保分布式训练过程中节点间的数据传输和同步具备低延迟和高吞吐量，例如使用NCCL等库进行多卡通信。
• 优化器与调度策略： 对数据读取、混合精度计算、高性能算子库以及并行策略自动寻优、流水线调度等全流程进行优化，旨在最大化计算资源利用率并加速模型收敛。

应用场景

• 大规模预训练模型开发： 适用于训练千亿甚至万亿参数量的大语言模型（如GPT系列）、跨模态大模型以及生物计算大模型等。
• 分布式深度学习研究： 为研究人员提供一套完善的工具链，用于探索和优化大规模分布式训练算法和策略。
• 企业级AI应用开发： 在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等领域，需要处理海量数据和复杂模型的工业级应用。
• 模型训练加速： 对于现有的大型深度学习模型，通过FleetX的分布式和并行能力，显著缩短训练周期，提升研发效率。
• 高性能计算（HPC）： 在多GPU、多节点集群环境下进行深度学习任务，充分利用集群算力。
• 教育与科研： 为高校和科研机构提供易于上手的分布式训练平台，用于教学和前沿研究。
• FleetX 飞桨分布式
• PaddlePaddle/FleetX: Paddle Distributed Training Examples. 飞桨分布式训练示例 Resnet Bert GPT MOE DataParallel ModelParallel PipelineParallel HybridParallel AutoParallel Zero Sharding Recompute GradientMerge Offload AMP DGC LocalSGD Wide&Deep
• 分布式训练快速开始-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
• 使用FleetAPI进行分布式训练-API文档-PaddlePaddle深度学习平台
• FleetX/examples/gpt at develop · PaddlePaddle/FleetX
• 启动分布式任务 — FleetX 0.1.0.beta documentation
• 7. 分布式预测 — PaddleFleetX 0.1.0.beta documentation

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0.PaddleX图形化客户端2.0

#### 简介 飞桨（PaddlePaddle）是百度开发的开源深度学习平台，旨在提供全流程的深度学习开发工具。PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的全流程开发工具，其特点是“全流程打通、融合产业实践、易用易集成”。飞桨AI Studio星河社区则是一个面向AI学习者的人工智能学习与实训社区，集成了丰富的AI课程、大模型社区、深度学习项目、数据集、GPU算力等资源。AI Studio模型库是该社区的核心组成部分，提供模型存储、版本管理、体验和二次开发功能，覆盖了多种AI领域模型，并支持一站式在线开发部署。

核心功能

• PaddleX: 提供深度学习全流程开发能力，包括模型训练、评估、部署等，通过简明易懂的Python API，支持用户直接调用或二次开发，实现产业实践的快速落地。
• AI Studio星河社区: 提供AI学习与实训环境，包括免费AI课程、大模型社区、深度学习样例项目、经典数据集和免费GPU算力。
• AI Studio模型库: 具备模型存储、版本管理、模型共享（公开与非公开）、在线体验Demo效果、创建模型产线以及支持用户模型上传、托管和一键调用线上开发部署的功能。
• 模型覆盖: 涵盖计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、智能语音、文心大模型、科学计算、量子计算等多种AI任务方向。
• OCR能力: PaddleOCR作为PaddlePaddle生态的一部分，提供文本检测和识别算法，支持多种模型和技术。

技术原理

应用场景

• 工业级AI应用开发: 开发者和企业可利用PaddleX快速构建和部署符合产业需求的深度学习模型，例如智能制造中的缺陷检测、智慧城市中的交通识别等。
• AI人才培养与学习: AI Studio星河社区为初学者和进阶用户提供实践平台，通过课程、项目和比赛提升AI技能，加速AI人才的培养。
• 模型共享与复用: 模型库为开发者提供了一个集中管理、共享和发现优质AI模型的平台，促进模型资产的复用和创新，降低开发门槛。
• 跨领域AI解决方案: 覆盖CV、NLP、语音等多个领域的模型，可应用于智慧金融、智慧零售、医疗健康、智能客服、智能驾驶等多样化的行业解决方案中。
• 研究与开发: 科研人员和开发者可利用AI Studio的免费算力、数据集和模型资源，进行AI算法研究、模型调优和创新性应用的探索。
• 文本识别与分析: PaddleOCR的强大能力可应用于文档数字化、票据识别、智慧办公等需要从图像中提取文字信息的场景。
• PaddleX图形化客户端
• paddleX快速开始
• 模型库 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习实训社区
• 模型库 - 人工智能学习实训社区

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0.paddleflow：基于云原生Kubernetes或K3sAI资源管理与调度工具

简介

核心功能

• 作业生命周期管理: 提供客户端 (paddleflow-client) 用于作业的准备和打包，服务端 (paddleflow-server) 进行作业分析、适应不同运行时环境以及管理。
• 资源调度与编排: 能够将作业调度到如Kubernetes或K3s等多种运行时环境中。
• 存储兼容性与易用性增强: 提供CSI (Container Storage Interface) 插件以接入PaddleFlowFS，并支持Fuse客户端管理能力，从而提升存储系统的兼容性和用户体验。

技术原理

• 分布式架构: PaddleFlow采用客户端-服务端（Client-Server）架构，客户端负责作业的前期准备与封装，服务端则专注于作业的解析、运行时适配及全面管理。
• 容器化集成: 深度集成Kubernetes和K3s等容器编排平台，作为其主要的作业运行时环境，实现资源的弹性伸缩和高效隔离。
• 存储接口标准化: 通过CSI (Container Storage Interface) 插件机制，实现与各类存储系统（如PaddleFlowFS）的无缝对接，提供标准的存储卷管理能力。
• 文件系统虚拟化: 利用Fuse客户端技术，为用户提供灵活的文件系统访问和管理，增强数据处理的便捷性。

应用场景

• AI训练与推理任务调度: 在大规模深度学习训练和推理任务中，实现计算资源的智能分配和任务的高效执行。
• AI计算资源管理: 对GPU、CPU等计算资源进行统一管理和分配，优化资源利用率。
• 弹性AI开发平台: 为AI开发者提供一个可弹性扩展、按需使用计算和存储资源的开发与实验环境。
• 大数据AI工作流: 结合大数据处理流程，管理和调度涉及大量数据I/O的AI作业。
• PaddleFlow部署
• PaddleFlow：AI资源管理与调度工具

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0.paddle部署推理

简介

核心功能

• 飞桨深度学习平台 (PaddlePaddle)：提供易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架，支持各种预训练模型（如PaddleDetection、PaddleOCR、PaddleClas、PaddleNLP、PaddleRec）以及模型部署服务PaddleServing，致力于简化深度学习技术的创新与应用。
• 飞桨AI Studio：作为一个面向AI学习者的一站式开发实训平台，其核心功能包括提供丰富的AI课程（视频、项目、文档一体化）、深度学习样例工程、各领域的经典数据集、云端超强运算及存储资源，以及组织AI竞赛和搭建学习社区。
• pip包管理：作为Python的包管理工具，其核心功能在于便捷地安装、升级和管理Python包及其依赖，但在特定情况下会遇到安装的包的可执行文件无法从命令行直接访问的问题。

技术原理

• 飞桨框架：基于深度学习算法和模型架构，通过图执行、自动微分、优化器等机制实现高效的模型训练和推理。其“全链条”理念可能涉及到模型开发、训练、压缩、部署的端到端技术集成。
• AI Studio平台：构建于云基础设施之上，利用云计算技术提供弹性计算和存储资源，为用户提供Jupyter Notebook等在线开发环境，集成预装的AI开发库和工具，实现数据的云端管理和模型训练的分布式计算。
• pip可执行文件路径问题：该问题通常与操作系统的环境变量PATH相关。当pip安装带有可执行脚本的Python包时，默认会将这些脚本放置在Python环境（如venv或bin目录）下的特定路径中。如果该路径未被添加到系统的PATH环境变量中，命令行就无法找到并执行这些脚本。解决原理通常是手动将该路径加入PATH，或使用激活虚拟环境等方式让系统识别到这些可执行文件。

应用场景

• 飞桨深度学习平台：广泛应用于计算机视觉（如图像识别、目标检测）、自然语言处理（如文本分类、机器翻译）、推荐系统、语音识别等各类AI模型的研发、训练和生产部署，为企业和开发者提供AI解决方案。
• 飞桨AI Studio：是AI爱好者、学生和开发者学习人工智能知识、进行深度学习项目实践、参与AI竞赛以及获取最新AI技术趋势的理想平台，尤其适合初学者入门和进阶。
• pip可执行文件路径问题解决：主要应用于Python开发环境中，当开发者通过pip安装了带有命令行工具的库（如Flask、Django、Jupyter等），但无法直接在终端调用这些工具时，需要通过理解和调整系统环境变量PATH来解决，确保开发效率。
• 飞桨训推一体导航
• Ai部署课程
• 部署相关问题：pip installs packages successfully, but executables not found from command line - Stack Overflow

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FastDeploy

简介

核心功能

• 多硬件平台支持：支持部署到云端、移动设备和边缘设备，兼容多种芯片（如英伟达、昆仑芯、海光、寒武纪、昇腾、燧原、太初、CPU等）和计算平台（CUDA、CANN、NeuWare SDK等）。
• 广泛的模型覆盖：支持图像、视频、文本、音频等20+主流AI场景的150+SOTA模型，并持续更新支持主流大模型。
• 端到端优化：提供从模型训练到部署的全流程优化，包括模型转换、图优化、量化、多线程推理等。
• 易用API接口：提供统一、简洁的API接口，降低部署门槛，方便开发者快速集成。
• 高性能推理：通过核心加速技术，如MLA、MTP、量化优化等，实现高吞吐和低延迟的推理性能，特别在大模型部署方面表现优异。
• 动态图/静态图导出：支持PaddlePaddle模型的动态图或静态图导出，方便适配不同的推理后端。

技术原理

应用场景

• 智能安防：在监控系统中部署行人检测、车辆识别、行为分析等模型，实现实时预警和事件追踪。
• 智能制造：应用于工业质检，部署缺陷检测、目标识别模型，提高产品合格率和生产效率。
• 智慧交通：部署车流量统计、交通信号灯优化、道路异常事件检测等模型，提升交通管理智能化水平。
• 智慧零售：用于客流分析、商品识别、行为分析等，优化门店运营和用户体验。
• 智能教育：在教学场景中应用图像识别进行作业批改、语音识别进行口语评测等。
• 生物医疗：部署医疗影像分析模型，辅助医生进行疾病诊断。
• 大模型推理服务：为大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）提供高效、生产级的推理部署解决方案，支持如ERNIE等大模型在云端或边缘设备的部署。
• FastDeploy是一款易用高效的推理部署开发套件
• PaddlePaddle/FastDeploy: ⚡️An Easy-to-use and Fast Deep Learning Model Deployment Toolkit
• FastDeploy秒解模型部署难题，助力智慧农业应用快速落地

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Paddle Lite端侧推理引擎

• Profiler 工具 — Paddle-Lite 文档
• Python API — Paddle-Lite 文档
• Welcome to Paddle-Lite's documentation! — Paddle-Lite 文档
• PaddlePaddle/Paddle-Lite: Multi-platform high performance deep learning inference engine (飞桨多端多平台高性能深度学习推理引擎）
• Paddle Lite_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

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Paddle Serving

简介

核心功能

• 高性能在线推理: 针对深度学习模型提供优化过的推理服务，确保高吞吐和低延迟。
• 多协议支持: 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种主流通信协议，方便客户端集成。
• 异构硬件兼容: 提供在 CPU、GPU、ARM CPU、昆仑 XPU 等多种异构硬件和多种操作系统环境下的推理解决方案。
• 灵活部署方式: 支持 Docker 容器化部署和 Kubernetes 集群部署，简化部署流程并实现弹性伸缩。
• 运行时集成: 通过 FastDeploy Runtime 集成 Paddle Inference、ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO 等多种推理引擎，实现多后端优化。
• 训推一体化: 与飞桨框架无缝衔接，支持训练和推理代码复用，提供统一的开发体验。
• 自动化并行: 框架具备动静统一自动并行能力，简化大模型训练和推理的并行策略配置。

技术原理

应用场景

• 智能图像识别: 如图片分类、目标检测、图像分割、OCR（光学字符识别）等在线推理服务。
• 自然语言处理: 如文本分类、机器翻译、情感分析、智能问答等模型的线上部署。
• 推荐系统: 对用户行为数据进行实时预测，提供个性化推荐。
• 语音识别与合成: 将语音模型部署为服务，实现实时语音转文字或文字转语音。
• 工业质检与安防监控: 部署视觉模型进行缺陷检测、行为分析等。
• 大模型推理: 为大型预训练模型提供高性能、可扩展的在线推理服务。
• Paddle Serving
• Paddle Serving服务化部署框架

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PaddleFleetX

简介

核心功能

• 大模型训练支持： 提供对大语言模型（LLM）和跨模态大模型的训练能力。
• 分布式训练： 支持数据并行、模型并行（包括流水线并行、张量并行）等多种分布式训练策略。
• 优化与加速： 包含梯度累积（Gradient Accumulation）等优化技术，以提升训练效率和显存利用率。
• 灵活的部署： 支持Docker镜像、物理机、K8S平台等多种环境部署。
• 统一API： 提供统一的Fleet API，简化分布式训练代码开发。

技术原理

• 数据并行 (Data Parallelism)： 在多个设备上复制模型，每个设备处理不同批次的数据，梯度聚合后更新模型。
• 模型并行 (Model Parallelism)： 当模型过大无法放入单个设备内存时，将模型切分到多个设备上，包括：

• ParameterServer (PS) 架构： 支持ParameterServer模式进行参数的分布式存储和更新，适用于大规模稀疏模型的训练。
• Collective通信： 利用NCCL等高效的集体通信库，实现多设备间的数据交换和梯度同步。
• 动态图训练： 兼容动态图模式，提供更灵活的调试和开发体验。

应用场景

• 大规模预训练： 适用于BERT、GPT等大语言模型，以及多模态模型的预训练任务。
• 深度学习研究： 为探索和验证新型大模型架构和分布式训练算法提供平台。
• 企业级AI解决方案： 支持企业在私有云或公有云上部署和训练大规模AI模型，应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。
• 高计算需求场景： 针对需要利用集群算力进行模型训练和优化的场景，如科学计算、金融风控等。
• PaddleFleetX部署

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服务器部署 — Paddle Inference

简介

核心功能

• 高性能推理： 提供高吞吐、低时延的模型推理服务。
• 模型兼容性： 直接基于飞桨训练算子，支持所有飞桨训练出的模型。
• 跨平台支持： 提供Windows、Linux、MacOS等平台的预测库下载，并支持源码编译，适应多种硬件环境（如GPU、CPU、飞腾、鲲鹏、申威、兆芯、龙芯等）。
• 部署工具链： 包含模型导出、模型压缩（如PaddleSlim的剪枝、量化、知识蒸馏等）、模型转换（如X2Paddle）等功能，便于模型部署优化。
• 易用性： 提供Python和C++等多种语言的快速上手示例，简化开发者的使用流程。

技术原理

• 算子融合： 合并多个计算操作以减少计算开销。
• 内存/显存优化： 精心管理内存和显存，提高资源利用率。
• 底层加速库集成： 集成并支持 MKLDNN（针对CPU优化）、TensorRT（针对GPU优化）等高性能底层加速库。通过子图方式集成TensorRT，将可加速的算子组成子图交给TensorRT处理，同时保持飞桨的灵活性。
• 模型格式： 支持将训练好的模型导出为 .pdmodel 格式的推理模型，以便于部署。
• 动转静： 支持将动态图模型转换为静态图模型，以利于部署和优化。

应用场景

• 服务器端模型部署： 在服务器环境中，为各类深度学习应用提供高性能的模型推理服务，如图像识别、自然语言处理等。
• 云端服务： 将训练好的模型部署到云平台，提供弹性、可扩展的AI推理API服务。
• 工业级应用： 适用于对模型推理性能、稳定性和兼容性有高要求的工业生产环境。
• AI推理服务搭建： 开发者可以利用Paddle Inference 快速搭建和部署深度学习推理服务，实现从模型训练到线上部署的全流程。
• 服务器部署 — Paddle Inference-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
• PaddlePaddle/Paddle-Inference-Demo
• 下载安装Linux预测库 — Paddle-Inference documentation
• 推理流程 — Paddle-Inference documentation
• 飞桨框架模型导出 — Paddle-Inference documentation
• 快速上手Python推理 — Paddle-Inference documentation

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0.PaddleSlim模型压缩蒸馏

简介

核心功能

• 模型剪裁 (Pruning)：通过移除模型中冗余的连接或神经元来减小模型大小。
• 定点量化 (Quantization)：支持低比特量化、定点量化、量化训练和离线量化，将模型参数从浮点数转换为低精度定点数，以减少模型体积和计算开销。
• 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)：利用大型教师模型的知识来训练小型学生模型，使其在保持性能的同时减小模型规模。
• 超参数搜索 (Hyperparameter Search)：自动化寻找模型训练和压缩过程中的最优超参数配置。
• 模型结构搜索 (Neural Architecture Search, NAS)：自动化设计高效的神经网络结构。
• 自动化压缩工具 (ACT - Auto Compression Toolkit)：提供自动化模型压缩解决方案，支持解耦训练代码，基于推理模型和无监督数据进行压缩，性能等效人工压缩。
• 跨框架支持：兼容 PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow 产出的推理模型。

技术原理

• 剪裁 (Pruning)：基于冗余分析，通过移除权重、通道或层等对模型性能影响较小的部分，实现模型稀疏化，降低FLOPs和参数量。
• 量化 (Quantization)：核心在于将浮点型参数和激活值映射到低比特整数表示（如 INT8），这涉及到量化方案设计（如对称量化、非对称量化）、量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）等技术，旨在最小化量化误差并提升推理速度。
• 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)：通过最小化学生模型输出与教师模型软标签（Soft Targets）之间的差异来训练学生模型，从而将教师模型的“知识”迁移到学生模型，实现模型瘦身的同时保持高精度。
• 超参数优化 (Hyperparameter Optimization)：采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法，自动探索并确定各种压缩策略中的最佳超参数组合，以获得最优压缩效果。
• 神经网络结构搜索 (NAS)：利用强化学习、进化算法或梯度下降等方法，在预定义的搜索空间中自动探索和评估不同的网络结构，从而找到更适合特定任务和部署环境的轻量级模型。
• 自动化压缩 (ACT)：将上述多种压缩策略进行集成和自动化，通常采用迭代或协同优化的方式，在给定约束下寻找最佳的压缩策略组合和参数，实现端到端的模型优化流程。

应用场景

• 云端部署：加速深度学习模型在服务器端的推理速度，降低计算资源消耗。
• 边缘设备部署：将大型深度学习模型部署到计算能力和存储空间有限的移动设备、物联网设备、嵌入式系统和智能硬件（如 Nvidia GPU、ARM 设备）上，满足实时性要求。
• 计算机视觉任务：广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务的模型压缩。
• 自然语言处理任务：优化大型语言模型（LLM）和预训练模型（如 ERNIE 3.0）的性能，实现无损压缩和高性能推理，降低大模型部署门槛。
• 工业级应用：为企业级应用提供高效、易用的模型小型化解决方案，加速AI技术在实际生产环境中的落地。
• 0.PaddleSlim模型压缩蒸馏
• 0. PaddleSlim 文档
• 0.模型压缩 — PaddleSlim-
• 0.1模型自动化压缩工具ACT（Auto Compression Toolkit）
• 0.2自然语言处理模型自动压缩示例
• 0.3ACT超参详细教程
• 1.PaddleNLP 模型压缩 API
• ERNIE 3.0 轻量级模型
• ERNIE 3.0 Python部署指南

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1.NLP蒸馏算法策略

简介

核心功能

• AI Studio: 提供在线AI开发与实训环境、海量AI课程和数据集、云端CPU/GPU算力支持、一站式教学管理系统及零代码/低代码AI应用构建能力，服务于AI学习、开发和教育。
• ERNIE大模型: 支持文本、图像、音频和视频等多模态内容的理解与生成，具备强大的语义理解、知识推理和创作能力，并通过API和开源模型满足企业级应用和开发者需求。
• PaddleSlim: 提供模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，包括定点量化、量化训练和离线量化）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和神经网络架构搜索（NAS）等多种模型压缩策略，旨在减小模型体积、提高推理速度并降低资源消耗。

技术原理

• 剪枝（Pruning）: 识别并移除神经网络中不重要的连接或神经元，以减少模型参数量和计算量。
• 量化（Quantization）: 将模型参数和/或激活值从浮点数表示转换为低位宽（如8位整数）表示，以减少模型大小和计算复杂度。
• 知识蒸馏（Knowledge Distillation）: 通过软目标（Soft Targets）或特征图（Feature Maps）将教师模型的知识迁移到学生模型，使小型模型获得接近大型模型的性能。
• 神经网络架构搜索（NAS）: 自动化设计高效的模型网络结构，以满足特定硬件或性能需求。

应用场景

• AI教育与科研: AI Studio为高校、机构和个人提供AI学习、课程开发、实验实训和项目开发的平台。
• 大模型应用开发与部署: 利用ERNIE大模型构建智能对话系统、内容创作、智能问答、多模态检索等AI应用，并通过API集成到各类产品中。
• 模型轻量化与端侧部署: 运用PaddleSlim对ERNIE或其他飞桨模型进行压缩，使其能够在资源受限的设备（如移动设备、边缘设备）上高效部署，或在云端实现更低成本、更高吞吐的推理服务。
• 企业级AI解决方案: 结合ERNIE的强大能力和PaddleSlim的优化技术，为企业提供高效、可落地的AI解决方案，应用于智能客服、智能营销、智能制造、智慧城市等领域。
• bert预训练模型蒸馏技术讲解
• 0.模型蒸馏任务详细记录实现过程
• BERT模型压缩教程——含蒸馏原理

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2.案例实现

简介

核心功能

• 大模型压缩： 提供多种模型压缩策略，包括知识蒸馏（如BERT到Bi-LSTM的蒸馏、MiniLMv2、PP-MiniLM）、模型剪枝和量化，以显著减小模型尺寸、降低内存消耗和计算量，并提升推理速度。
• 高效训练与推理： 支持对大型模型进行高效训练，并优化其推理性能，确保在资源受限或对实时性要求高的场景下也能稳定运行。
• ERNIE模型支持： 兼容并优化ERNIE系列预训练模型，使其能够通过压缩技术应用于各种下游任务。
• 多任务NLP支持： 涵盖广泛的NLP任务，如文本分类、神经网络搜索、问答、信息抽取、文档智能和情感分析等。
• 工业级应用工具： 提供工业级开发工具包（如ERNIEKit）和API，简化大模型从训练到部署的全流程。

技术原理

• 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)： 核心思想是将一个大型、高性能的“教师模型”（Teacher Model）的知识迁移到一个小型、高效的“学生模型”（Student Model）中。通过让学生模型学习教师模型的软目标（soft targets），即教师模型的输出概率分布或中间层表示，从而在模型尺寸大幅减小的同时，尽可能地保留教师模型的性能。“暗知识”（dark knowledge）的传递是其关键。
• 模型剪枝 (Pruning)： 通过移除模型中冗余或不重要的连接、神经元或层来减小模型大小。这可以是结构化剪枝（如移除整个通道或层）或非结构化剪枝（如移除单个权重），旨在不显著影响模型性能的前提下，减少参数数量和计算量。
• 模型量化 (Quantization)： 将模型的浮点数参数和激活值转换为低精度（如INT8）表示，从而减少模型大小、内存占用和计算复杂性。通常在训练后或训练过程中进行（如QAT，Quantization Aware Training），以最小化精度损失。
• 统一框架与优化： 基于PaddlePaddle深度学习框架，通过PaddleSlim等工具集成了上述压缩策略，并针对不同硬件（如XPU）进行优化，实现跨平台的高性能部署。

应用场景

• 轻量级部署： 在移动设备、边缘计算设备或计算资源有限的环境中部署大型NLP模型，如智能手机上的语音助手、离线翻译应用。
• 实时推理服务： 需要快速响应的在线服务，如智能客服问答系统、实时内容审核、搜索引擎的语义匹配等。
• 大规模数据处理： 对海量文本数据进行高效分析和处理，如情感分析、文本分类、信息抽取等，降低运营成本。
• 定制化模型开发： 针对特定业务场景，快速训练和部署满足性能与效率平衡的定制化NLP模型。
• 学术研究与工业实践： 为研究人员提供模型压缩的实验平台，为企业提供加速AI应用落地的解决方案。
• erniekit--蒸馏
• BERT模型的知识蒸馏到基于Bi-LSTM的小模型中
• MiniLMv2蒸馏策略
• BERT Compression Based on PaddleSlim
• PP-MiniLM 中文小模型蒸馏剪裁量化

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paddle2ONNX部署

简介

核心功能

• 模型格式转换： 实现 PaddlePaddle 模型到 ONNX 格式的无缝转换。
• 多版本 Opset 支持： 稳定支持 ONNX Opset 版本 7 至 19 的导出，并兼容部分 Paddle 算子向更低 ONNX Opset 版本的转换。
• 算子兼容性处理： 提供对 PaddlePaddle 内部算子与 ONNX 算子之间映射关系的处理，确保转换后的模型在功能上的一致性。

技术原理

应用场景

• 跨平台部署： 允许将 PaddlePaddle 训练的模型部署到各种支持 ONNX 运行时（如 ONNX Runtime）的平台和设备上，包括服务器、云端、边缘设备和移动端。
• 框架互操作性： 促进 PaddlePaddle 与其他深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow 等）之间模型共享和协作，因为 ONNX 作为一个通用格式，可以作为模型交换的桥梁。
• 推理优化： 利用 ONNX Runtime 或其他 ONNX 兼容推理引擎的优化能力，提升 PaddlePaddle 模型在推理阶段的性能和效率。
• 硬件加速利用： 便于模型在各类针对 ONNX 优化过的硬件加速器上进行部署和加速推理。
• Paddle2ONNX: ONNX Model Exporter for PaddlePaddle

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0.可解释性模型

简介

核心功能

• TrustAI:

• InterpretDL:

• PaddleNLP集成: TrustAI的能力已接入PaddleNLP，用于解决文本分类系统方案中的训练数据缺陷，提升NLP模型的可靠性。

技术原理

• TrustAI:

• InterpretDL:

• 基础框架: 所有工具均构建于PaddlePaddle深度学习框架之上，利用其高效的训练和推理能力。

应用场景

• AI模型开发与部署: 辅助开发者在模型训练和部署过程中，识别并解决潜在的数据缺陷和模型偏差，确保模型的准确性和泛化能力。
• 高风险领域应用: 在金融、医疗、法律等对AI模型可信度和透明度有严格要求的领域，提供模型决策依据，满足合规性要求。
• 自然语言处理: 提升文本分类、情感分析、问答系统等NLP任务中模型的可靠性，例如，解释模型为何给出特定文本分类结果，或识别导致模型错误判断的输入偏置。
• 模型调试与优化: 帮助数据科学家和工程师深入理解模型内部机制，发现并解决模型性能瓶颈或错误行为的根源。
• 教育与研究: 为研究人员和学生提供一个强大的平台，用于探索和开发新的模型可解释性及可信AI技术。
• TrustAI可信评测
• NLP可解释评估
• InterpretDL: 基于『飞桨』的模型可解释性算法库
• InterpretDL
• InterpretDL Examples and Tutorials

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0.模型性能分析

简介

核心功能

• 性能数据可视化与分析: Perfetto UI 和 Chrome tracing 提供对系统、浏览器、应用以及深度学习模型运行时性能数据的详细可视化和分析能力，包括事件时间线、CPU使用、GPU活动等。
• 深度学习模型性能分析: PaddlePaddle Profiler 能够收集、统计并展示模型训练和推理过程中的性能数据，帮助用户定位性能瓶颈。
• 模型训练优化:

技术原理

• 事件追踪与剖析: Perfetto 和 Chrome tracing 基于事件追踪机制，通过在关键代码路径中插入埋点，记录时间戳、事件名称、进程/线程信息等，形成追踪数据。这些数据经过解析后，在可视化界面中以时间线、火焰图等形式展现，揭示系统和应用的运行时行为。
• 数据类型优化:

• 性能指标收集: PaddlePaddle Profiler 通过集成框架底层的运行时信息收集机制，例如操作（Op）执行时间、内存分配、显存使用、I/O 操作等，并提供 API 供用户在模型代码中开启和配置性能分析会话。

应用场景

• 系统级性能调试: 开发者可以使用 Perfetto UI 和 Chrome tracing 诊断操作系统、浏览器或应用程序的性能问题，例如 UI 渲染卡顿、启动速度慢、资源占用高等。
• 深度学习模型训练优化: 针对大型深度学习模型，利用 PaddlePaddle 的 AMP 和 Profiler 功能，可以有效减少训练时间和内存消耗，加速模型迭代和实验。
• 模型部署与推理加速: 模型量化技术广泛应用于移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备上的深度学习模型部署，通过减小模型体积和加速推理，满足实时性、低功耗的需求。
• 资源受限环境下的AI应用: 在服务器或数据中心资源有限的场景，通过性能分析和优化，可以更高效地利用 GPU、CPU 等硬件资源，提升吞吐量。
• 性能分析插件：最新版本Perfetto UI
• 性能分析插件：谷歌-tracing
• Profiler模型性能分析-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
• paddle.profiler-API文档-PaddlePaddle深度学习平台
• 自动混合精度训练（AMP）-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
• 飞桨模型量化-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
• 使用 FasterTokenizer 加速 · Issue #3141 · PaddlePaddle/PaddleNLP

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1.LLM-Paddle

#### 简介 PaddleNLP 是一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的大语言模型 (LLM) 开发套件，旨在为开发者提供高效的大模型训练、无损压缩和高性能推理能力。它集成了丰富的模型库、简洁易用的API以及高性能分布式训练能力，致力于助力开发者实现高效的自然语言处理（NLP）和大规模语言模型（LLM）产业级应用。

核心功能

• 大语言模型开发与预训练: 提供大语言模型（LLM）预训练的完整流程支持，包括数据准备、模型构建、训练启动及调优建议。
• 模型训练与优化: 支持在多种硬件上进行高效的大模型训练，并提供无损压缩（如模型蒸馏、量化）和高性能推理能力。
• 丰富的模型库: 拥有覆盖多场景的模型库，包含预训练模型、通用小模型（如ERNIE-Tiny、DynaBERT、TinyBERT、MiniLM等）供下游任务微调使用。
• 开箱即用的NLP任务: 提供产业级的NLP预置任务能力，涵盖自然语言理解与自然语言生成两大核心应用，支持一键预测。
• 易用与高性能: 具备简单易用、性能极致的特点，通过统一的应用范式 paddlenlp.Taskflow 提供调用。

技术原理

• 飞桨深度学习框架: 作为底层支持，提供高效的张量运算、自动微分和优化器等深度学习核心功能。
• 分布式训练: 支持在多设备、多节点上进行高效的大模型训练，通过并行化策略（如数据并行、模型并行）加速训练过程。
• 模型压缩技术: 采用蒸馏（Distillation）、量化（Quantization）等技术，在保证模型性能的同时，大幅减小模型体积，提升推理速度。
• 高性能推理引擎: 针对LLM的特点，优化推理计算图，实现低延迟、高吞吐的推理服务。
• 模块化API设计: 提供简洁、统一的API接口，如 paddlenlp.Taskflow，封装复杂的底层实现，便于开发者快速集成和使用。

应用场景

• 大语言模型开发与研究: 为LLM的研究人员和开发者提供便捷的预训练、微调和部署工具链。
• 自然语言理解（NLU）任务: 应用于文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统等。
• 自然语言生成（NLG）任务: 用于文本摘要、机器翻译、对话系统、内容生成等。
• 产业级NLP解决方案: 助力企业在智能客服、智能营销、智能内容创作等领域构建高效的AI应用。
• 资源受限环境下的模型部署: 通过模型压缩技术，使得大型语言模型能够在边缘设备或移动端进行部署和推理。
• 大模型预训练介绍 — PaddleNLP 文档
• 飞桨大语言模型

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0.ERNIE SDK-含Agent

简介

核心功能

• ERNIE Bot Agent 框架： 提供基于文心大模型编排能力的智能体开发框架，支持快速构建和部署 AI 智能体。
• ERNIE Bot 能力调用： 提供便捷接口，允许开发者调用文心大模型的多种核心功能，包括文本生成、通用对话、语义理解、向量嵌入以及图像生成等。
• 开发与实训环境： 百度 AI Studio 提供集成化的在线开发环境，包含 AI 课程、深度学习样例工程、数据集和云端计算资源，方便用户进行 AI 学习、实践和项目开发。
• 模块化与可扩展性： SDK 设计注重模块化，便于开发者根据需求进行功能扩展和集成。

技术原理

应用场景

• 智能客服与对话系统： 利用 ERNIE Bot 的通用对话和语义理解能力，开发高效智能客服、聊天机器人。
• 内容创作与辅助： 应用文本创作和AI作图功能，辅助文章撰写、广告文案生成、创意设计等。
• 智能体开发与部署： 基于 ERNIE Bot Agent 框架，快速构建可执行复杂任务的 AI 智能体，例如自动化工作流、智能助手。
• 教育与科研： 百度 AI Studio 作为一站式平台，为 AI 学习者和研究人员提供实践环境、数据集和算力支持，用于课程学习、算法验证和项目开发。
• 企业级应用集成： 开发者可将 ERNIE Bot SDK 集成到企业现有系统中，实现智能问答、数据分析、决策支持等智能化升级。
• ERNIE Bot SDK
• ERNIE Bot Agent
• 文心一言插件开发课 -

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1.大模型应用

简介

核心功能

• 智能对话系统构建： 支持开发基于检索和生成模式的聊天机器人以及能够利用工具回答查询的智能代理。
• 本地知识库问答： 实现针对特定文档或本地知识进行问答，提供精准信息检索和生成回复。
• 多模型效果评测： 提供一个平台用于对比和评估不同大语言模型的生成效果。
• 创意内容生成： 例如中文小说续写功能，能够根据前文自动生成后续内容。
• NLP任务支持： 涵盖文本分类、神经搜索、问答系统、信息抽取、情感分析等广泛的NLP应用。
• 文档交互： 允许用户通过对话方式与文档内容进行交互，实现对PDF等多模态文档的问答。

技术原理

• 大语言模型（LLM）： 利用如ChatGLM-6B、ChatRWKV等预训练大模型作为核心，进行文本生成、理解和推理。
• 自然语言处理（NLP）： 依赖PaddleNLP提供的丰富NLP能力，包括词向量、Transformer模型、序列标注等，支撑各种文本任务。
• LangChain框架： 运用LangChain连接LLM和外部数据源（如向量数据库）或工具，实现复杂工作流，如信息检索增强生成（RAG）和代理（Agent）的工具调用。
• 向量检索与语义匹配： 通过将文档内容转化为向量表示，结合向量数据库进行高效的语义搜索和多路召回，从而从海量文本中快速定位相关信息。
• Prompt Engineering： 通过设计有效的Prompt引导LLM生成期望的回答或执行特定任务。
• Pipeline机制： 在PaddleNLP中通过Pipeline串联不同NLP组件，简化复杂任务的开发和部署。
• chatbot文档单多轮问答
• 基于ReACT的agents
• Paddle-ChatDocuments -
• ChatLLM-EVALUATION - 飞桨AI Studio
• Paddle-ChatDocuments
• LangChain-ChatGLM-Webui

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1.跨模态模型minigpt4, speecht5

简介

核心功能

• 多模态统一处理： 能够同时处理和学习文本与语音数据，实现跨模态的统一表示。
• 语音合成 (TTS)： 将文本转换为自然流畅的语音。
• 语音识别 (ASR)： 将语音转换为文本。
• 语音到语音转换 (S2S)： 直接实现语音间的转换，如语音风格迁移、语音翻译等。
• 文本到文本转换 (T2T)： 支持传统的文本序列到序列任务。

技术原理

• 预处理 (Pre-nets)： 对输入的语音或文本数据进行特征提取和模态适应性处理。
• 共享编码器-解码器： 处理预处理后的数据，执行序列到序列的转换任务。其关键在于通过在文本到语音、语音到文本、文本到文本和语音到语音等混合数据集上进行预训练，使得模型能够学习到文本和语音共享的统一隐空间表示。
• 后处理 (Post-nets)： 根据共享编码器-解码器的输出，生成目标模态（语音或文本）的最终结果。这种设计使得模型能够在一个统一框架内灵活地处理不同模态间的转换，实现多任务学习和知识共享。
• speecht5

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2.miniGPT4

简介

核心功能

• 详细图像描述生成： 能够对输入的图像进行细致的描述和理解。
• 手写文本生成网站： 具备从手写草稿直接生成网站代码或结构的能力。
• 故事创作： 基于视觉输入进行富有逻辑和想象力的故事创作。
• 问题解决： 结合图像信息，提供问题解答。
• 烹饪指导生成： 从图像中理解烹饪场景并给出指导。
• 多模态对话： 实现流畅且语义连贯的视觉-语言交互对话。
• 多任务学习统一接口： MiniGPT-v2在此基础上进一步发展，将LLM作为统一接口进行视觉-语言多任务学习。

技术原理

• 架构对齐： 将一个冻结的视觉编码器（如BLIP-2的视觉部分）与一个冻结的大型语言模型（如Vicuna）通过一个单一的投影层（linear layer）进行对齐。这使得LLM能够“理解”视觉特征。
• 第一阶段预训练： 在约500万对齐的图像-文本数据上进行预训练，此阶段主要训练投影层，使LLM能够从视觉特征中获取图像信息。这一阶段计算效率高，仅需少量计算资源（例如，单张A100 GPU约7分钟）。
• 第二阶段微调： 为了解决第一阶段可能导致的LLM生成能力受损问题，通过高质量、精心对齐的对话数据集进行微调，使用会话模板来提升模型的生成质量和连贯性。这确保了模型不仅能理解图像，还能生成高质量、符合人类偏好的文本响应。
• minigpt4-paddlenlp
• PaddleNLP/paddleminigpt4instrction.md at 3f5737a1a63907513242c37b600ac981fa2e0419 · PaddlePaddle/PaddleNLP · GitHub
• Vision-CAIR/MiniGPT-4: MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models
• minigpt4 at develop · PaddlePaddle/PaddleNLP · GitHub
• lmsys (Large Model Systems Organization)
• 论文：MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models

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1.飞桨大语言模型:ChatGLM, GLM, Llama

简介

核心功能

• 参数高效微调（PEFT）支持：提供LoRA和Prefix-Tuning等先进的PEFT技术，允许用户仅通过微调少量参数即可高效适配大型语言模型到特定任务，支持单卡及分布式训练。
• 高效训练与推理：支持在多种硬件上对大模型进行高效训练、无损压缩以及高性能推理，优化资源利用。
• 丰富的模型与任务覆盖：内置一个强大的模型库（Awesome Model Zoo），支持文本分类、神经搜索、问答、信息抽取、文档智能、情感分析等广泛的NLP任务。
• 端到端LLM工作流：提供从模型训练到部署的全流程示例和工具，简化大语言模型应用的开发过程。
• 易用性与灵活性：通过用户友好的API，允许开发者轻松定义模型、数据集和配置，快速启动PEFT微调。

技术原理

• 基于参数高效微调（PEFT）技术：核心在于通过引入少量可训练参数（如适配器层、低秩矩阵或前缀向量），或仅更新现有模型参数的一小部分，而非对整个巨型模型进行全量微调，从而大幅降低计算和存储开销。例如，LoRA通过分解更新矩阵为两个低秩矩阵进行增量学习，Prefix-Tuning通过在输入序列前添加可学习的前缀向量来引导模型行为。
• 飞桨深度学习框架赋能：底层依赖PaddlePaddle的核心框架，利用其自动混合精度优化策略和分布式Fleet API，实现高效的并行计算和内存管理，支持4D混合并行策略，以处理大规模预训练模型的训练需求。
• 模块化与可扩展架构：PEFT模块作为PaddleNLP的一部分，其设计允许灵活集成不同的PEFT算法，并通过统一的接口进行调用，方便开发者扩展和定制。
• 微调技术：低参数微调能力PEFT
• Big Bird-Google

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GLM

简介

核心功能

• 大语言模型（LLM）支持： 提供全面的LLM开发、训练、压缩与推理解决方案。
• 高效训练能力： 支持大规模语言模型的高效训练，包括分布式训练优化。
• 模型优化与压缩： 具备模型无损压缩功能，以减小模型体积并提升运行效率。
• 高性能推理： 在多种硬件设备上（包括GPU、XPU）实现低延迟、高吞吐的推理性能。
• 丰富模型库： 内置“Awesome Model Zoo”，包含大量预训练模型。
• 易用API与示例： 提供用户友好的文本领域API和多场景应用示例（如GLM语言模型示例），简化开发流程。

技术原理

• 基于飞桨（PaddlePaddle）框架： 深度集成PaddlePaddle的底层算子、并行计算和优化能力，确保高性能和稳定性。
• 分布式训练技术： 针对大模型训练需求，采用数据并行、模型并行等分布式策略，实现高效的模型扩展与训练。
• 模型量化与剪枝： 通过无损压缩技术（如量化、剪枝、知识蒸馏等）优化模型结构，降低内存占用和计算复杂度，同时保持模型性能。
• 推理引擎优化： 底层推理引擎针对不同硬件平台进行定制优化，可能利用算子融合、计算图优化等技术，最大化推理效率。
• Transformer架构支持： 实现并优化了GLM等基于Transformer架构的语言模型，涉及多头自注意力机制、前馈网络、位置编码等关键组件。
• GLM
• General Language Model (GLM) 是以自回归填空作为训练目标的通用语言模型

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LLaMA

简介

核心功能

• 多模型支持与推理优化： 支持LLaMA、Qwen、DeepSeek、Mistral、ChatGLM、Bloom和Baichuan等主流LLM模型系列，并支持Weight Only INT8/INT4推理以及WAC（权重、激活、Cache KV）的INT8/FP8量化推理。
• 模型训练与微调： 提供大模型的预训练、精调（SFT）、参数高效微调（PEFT，如LoRA、Prefix Tuning等）、对齐（DPO/SimPO/ORPO/KTO）以及强化学习从人类反馈中学习（RLHF）等功能。
• 灵活的量化支持： 为LLaMA等模型提供多种量化类型支持，包括FP16/BF16、WINT8、WINT4、INT8-A8W8、FP8-A8W8和INT8-A8W8C8。
• 端到端LLM工作流： 覆盖从模型训练、调优到部署的整个生命周期，提供实用示例。

技术原理

• 基于飞桨框架： 利用PaddlePaddle的分布式训练能力和优化特性，实现对大规模模型的有效训练和推理。
• 混合精度训练与量化： 支持FP16/BF16等混合精度训练，以及INT8、INT4等多种量化技术（如Weight Only Quantization, WAC Quantization），显著降低模型内存占用和计算需求，提升推理速度。
• 参数高效微调（PEFT）技术： 集成LoRA、Prefix Tuning等PEFT方法，通过只训练少量参数来适应特定任务，大幅减少微调成本和计算资源。
• 对齐与强化学习： 支持DPO、RLHF等对齐方法，使模型输出更符合人类偏好和指令。
• 模型并行与分布式训练： 结合飞桨的分布式策略，实现超大模型的训练，突破单设备内存限制。
• LLaMA inplementation
• LLaMA

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bloom

简介

核心功能

• 大模型推理支持： PaddleNLP 支持对包括 BLOOM 在内的多种主流大语言模型（如 LLaMA、Qwen、ChatGLM、Baichuan等）进行高效推理。
• 模型量化与优化： 提供 Weight Only INT8/INT4 推理、WAC（权重、激活、Cache KV）INT8/FP8 量化等多种优化技术，以降低模型显存占用和提升推理速度。
• 大模型训练与精调： 支持大模型的预训练、精调（包括 SFT、PEFT 技术）和对齐，使得开发者可以根据特定任务需求对模型进行定制化训练。
• 丰富的模型库与示例： 包含 Transformer 模型库和广泛的 NLP 应用示例，方便开发者快速上手和解决问题。
• 多语言和编程语言文本生成： BLOOM 模型本身能够生成 46 种自然语言和 13 种编程语言的连贯文本。

技术原理

• 自回归（Autoregressive）模型： BLOOM 是一种自回归语言模型，通过预测序列中的下一个词来生成文本，这种机制使其能够生成连贯且上下文相关的长文本。
• Transformer 架构： BLOOM 基于 Transformer 神经网络架构，利用自注意力机制（Self-Attention Mechanism）有效捕捉文本中的长距离依赖关系。
• 大规模参数与训练： BLOOM 拥有 1760 亿参数，在大量文本数据上进行训练，使其具备强大的语言理解和生成能力。
• 字节对编码（BPE）分词： BLOOM 使用字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）作为其分词器，能够处理多种语言并有效压缩词汇表。
• 量化技术： PaddleNLP 采用 INT8、INT4 等低精度量化技术对 BLOOM 等大模型进行压缩，减少模型大小和计算量，同时通过 WAC（Weight, Activation, Cache KV）等策略保持精度。
• 高性能分布式训练： PaddleNLP 利用飞桨框架的分布式训练能力，支持在大规模计算资源上高效训练和部署大模型。
• BLOOM是一种自回归大型语言模型(LLM)
• BLOOM是一种自回归大型语言模型(LLM)

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chatglm

简介

核心功能

• ChatGLM模型支持与集成： 提供在PaddleNLP框架下对ChatGLM模型的完整支持，包括模型定义、权重加载、推理接口等。
• 高效大模型训练： 支持ChatGLM模型的高效分布式训练，利用PaddlePaddle的优势进行大规模模型迭代。
• 模型无损压缩： 针对ChatGLM模型提供多种压缩技术，如量化、剪枝等，以在保持性能的同时减小模型体积，实现无损或低损耗压缩。
• 高性能推理： 优化ChatGLM模型在多种硬件（如GPU、XPU等）上的推理速度和效率。
• 端到端工作流示例： 提供从训练到部署的完整工作流示例，帮助开发者快速上手ChatGLM模型的开发和应用。
• 多场景应用支持： 针对ChatGLM模型在不同自然语言处理任务中的应用提供指导和实现。

技术原理

• PaddlePaddle深度学习框架： 利用PaddlePaddle的动态图和静态图混合编程模式，以及其在分布式训练、优化器、算子库等方面的底层优势。
• 分布式训练技术： 采用模型并行（如Megatron-LM的张量并行、流水线并行）、数据并行、ZeRO等技术，以支持超大规模ChatGLM模型的训练。
• 模型量化（Quantization）： 通过将模型参数从浮点数转换为低精度整数（如FP16、Int8甚至FP8），显著减少模型大小和计算量，加速推理。
• 模型剪枝（Pruning）： 识别并移除ChatGLM模型中冗余的连接或神经元，在不显著降低性能的前提下精简模型。
• 高效推理引擎： 集成或优化推理引擎，如Paddle Inference，以实现ChatGLM模型在不同硬件上的极致推理性能，包括FlashAttention等注意力机制优化。
• Transformer架构优化： 对ChatGLM所基于的Transformer架构进行深度优化，包括自注意力机制、前馈网络等部分的计算优化。

应用场景

• 智能对话系统： 作为核心语言模型，构建具备多轮对话、情感理解、知识问答能力的智能客服、聊天机器人。
• 内容生成： 用于文章撰写、摘要生成、广告文案、剧本创作、代码生成等创意性文本生成任务。
• 智能助手： 赋能语音助手、编程助手等，提供更自然、准确的交互和信息服务。
• 多语言处理： 利用ChatGLM的多语言能力，应用于跨语言沟通、机器翻译、多语言信息检索等。
• 教育与研究： 作为大型语言模型学习和研究的平台，支持学术实验和新算法验证。
• 定制化场景： 通过微调，为特定行业或企业（如金融、医疗、法律）构建专业领域的ChatGLM应用，实现垂直领域的智能化。
• ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型
• ChatGLM-6B

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chatglm2

简介

核心功能

• PaddleNLP:

• ChatGLM2-6B:

技术原理

• PaddleNLP:

• ChatGLM2-6B:

应用场景

• PaddleNLP:

• ChatGLM2-6B:

• ChatGLM2-6B
• THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

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ernie-3.5

简介

核心功能

• 高效的大模型训练与推理: 支持在多种硬件设备上进行高效、大规模的模型训练，实现模型无损压缩，并提供高性能推理能力。
• 知识增强与检索增强: 核心功能之一是其知识增强（Knowledge Enhancement）和检索增强（Retrieval Enhancement）技术，特别是引入了“知识片段增强”（Knowledge Snippet Enhancement），通过识别用户查询中的关键知识片段，并结合知识图谱和搜索引擎进行信息检索，从而生成更准确、更丰富的回复。
• 多模态与多任务支持: ERNIE系列模型不仅涵盖自然语言处理，还扩展到视觉和跨模态领域。PaddleNLP作为一个整体套件，支持广泛的NLP任务，包括文本分类、神经搜索、问答、信息抽取、文档智能、情感分析等。
• 性能与成本优化: 通过自适应混合并行训练技术和混合精度计算，大幅提升了模型训练速度和推理性能，显著降低了运行成本，使大模型更具经济性。

技术原理

• 基于Transformer的编码器架构: ERNIE 3.5 构建于先进的Transformer编码器架构之上，该架构包含多层隐藏层、多头注意力机制，并支持多种非线性激活函数（如GELU、ReLU、SiLU），使其能够有效捕捉文本中的复杂语义关系。
• 知识驱动的预训练范式: 模型通过深度学习整合海量数据和知识，实现知识增强的预训练，使其具备强大的解释性和知识利用能力。其独特的“知识片段增强”技术是关键，它允许模型在处理用户查询时动态地识别、检索并整合外部知识片段，以提升模型的准确性和知识深度。
• 自适应混合并行训练: 为应对大模型训练的巨大计算需求，ERNIE 3.5 采用了自适应混合并行训练技术，优化了模型在分布式计算环境下的训练效率，确保了模型的快速迭代。
• 混合精度计算: 结合混合精度计算策略，在保证模型精度的同时，有效降低了计算资源消耗和训练时间，进一步提升了训练的经济性和效率。

应用场景

• 智能内容创作: 在创意写作、文章生成、摘要总结等领域展现出强大的能力。
• 智能问答系统: 可用于开发高度智能的问答机器人，提供准确、连贯的回答，支持复杂推理和知识查询。
• 辅助编程与代码生成: 能够理解编程语言并生成代码，辅助软件开发人员提升效率。
• 企业级NLP解决方案: 广泛应用于各类行业，如金融、能源、媒体、汽车等，实现文本分类、信息抽取、情感分析等企业级自然语言处理需求，推动行业智能化转型。
• 学术研究与模型开发: 作为PaddleNLP开发套件的一部分，为研究者和开发者提供易用且强大的工具，支持新型大模型的探索、训练与部署。
• ERNIE-3.5-SE

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gpt-3

简介

核心功能

• 多任务支持： 支持文本分类、神经搜索、问答系统、信息抽取、文档智能、情感分析等多种NLP任务。
• 大型模型预训练： 提供LLaMA/LLaMA2/LLaMA3、GPT-3、Qwen、Baichuan/Baichuan2、Mixtral等主流大模型的预训练能力，并持续更新支持更多模型。
• 高效训练与推理： 支持在多种硬件设备上进行高效的大模型训练、无损压缩和高性能推理。
• 分布式训练： 将飞桨的4D并行策略集成到Trainer API中，用户可通过修改配置轻松部署不同的分布式训练策略。
• 模型统一实现与管理： 对GPT等模型实现进行统一，并提供便捷的模型配置切换，实现“一键运行”不同模型。

技术原理

• 4D并行策略： 采用数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism）和混合并行等多种并行策略，以实现超大规模模型的分布式高效训练。
• Trainer API： 通过抽象的Trainer API简化了分布式训练的配置和执行，将复杂的并行策略封装起来，提升用户体验。
• 预训练与微调机制： 提供完善的数据准备、预训练和自定义数据集支持，以及性能测试报告，确保模型训练的有效性和可复现性。
• 高效推理优化： 针对大模型的推理性能进行了优化，支持无损压缩和高吞吐、低延迟的推理部署。

应用场景

• 学术研究： 为研究人员提供易于使用的LLM开发环境，加速模型探索和算法创新。
• 工业应用： 适用于企业级的大型模型部署，如构建智能客服、内容生成、智能推荐系统等。
• 自然语言理解： 应用于各类文本分析任务，如情感倾向分析、实体识别、关系抽取等。
• 信息检索与问答： 支撑构建语义搜索系统和智能问答机器人。
• 内容创作辅助： 利用生成式LLM能力辅助文章撰写、代码生成、摘要提取等。
• 特定领域模型开发： 基于现有预训练模型进行微调，快速构建特定行业或业务领域的专业模型。
• GPT-3
• llm/gpt-3/README.md at develop · PaddlePaddle/PaddleNLP

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opt

简介

核心功能

• 大模型开发与管理: 支持LLM和SLM（Small Language Model）的开发，提供易于使用的文本领域API。
• 高效训练: 实现大型模型的分布式训练，提升模型训练效率。
• 模型优化: 支持模型无损压缩和高性能推理。
• 硬件兼容性: 能够在多种硬件设备上进行高性能推理。
• 应用示例丰富: 提供多场景的应用示例，方便开发者快速上手和应用。

技术原理

• 基于PaddlePaddle框架: 构建于百度飞桨深度学习框架之上，继承其高性能和灵活性。
• 分布式训练: 采用分布式训练机制，以应对大模型对计算资源的需求，提高训练速度。
• 模型网络解耦: 支持将模型网络与特定硬件（如XPU）的GPU部分分离，以优化性能和兼容性。
• 算子优化: 可能包含针对特定硬件（如XPU）的算子吸收（absorb mla）和融合块注意力（fused block attn）等底层优化技术，以提升计算效率。
• 推理优化: 通过特定的参数推断（infer param）和输出保存机制，实现高效的模型推理。
• OPT

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2.RLHF

简介

核心功能

• 人类偏好对齐LLM：通过强化学习PPO（Proximal Policy Optimization）算法，使大型语言模型学习并对齐人类的偏好，生成更安全、有用和符合预期的内容。
• 奖励模型微调：支持使用人类偏好数据集（如PKU-Alignment/PKU-SafeRLHF-30K）来训练和微调奖励模型，该模型用于评估生成内容的质量。
• 分布式训练支持：集成3D分布式并行训练技术，以支持大规模模型的高效训练。
• 生成加速：在Rollout阶段利用预测优化技术，实现模型生成的加速。
• 多样化数据处理：支持多种内置数据集（如PKU-SafeRLHF、Alpaca），并提供灵活的配置接口，允许使用多数据集及指定采样比例进行训练。

技术原理

• 监督微调 (SFT)：初始阶段对预训练语言模型进行监督微调，使其能够按照指令生成初步的文本。
• 奖励模型 (RM) 训练：利用人类偏好数据集（包含同一Prompt下不同Response的偏好标注），训练一个奖励模型。该模型能够对任意给定的文本序列进行评分，反映其符合人类偏好的程度。通常采用二元比较或者评分的方式收集数据。
• 强化学习 (RL)：以奖励模型作为强化学习环境中的奖励函数，使用PPO算法对SFT后的模型进行优化。在PPO阶段，模型会根据Prompt生成Response，奖励模型对其评分，然后模型根据评分进行策略更新，以最大化奖励。
• PPO算法：通过限制策略更新的步长，确保训练的稳定性和效率。它在策略网络和价值网络之间进行迭代优化，以找到最优策略。
• 3D并行训练：结合数据并行、模型并行和张量并行等技术，有效利用多GPU/多机资源，解决大模型训练的内存和计算瓶颈。
• Rollout阶段的预测优化：在模型生成（Rollout）过程中，通过优化预测策略或使用加速技术，提高生成效率。
• RLHF PPO

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1.PaddleMIX跨模态大模型

简介

核心功能

• 多模态融合与处理： 聚合图像、文本、视频等多种异构数据模态。
• 多模态任务覆盖： 支持视觉-语言预训练（VLP）、多模态微调、文本到图像生成（Text-to-Image）、文本到视频生成（Text-to-Video）以及多模态理解等广泛任务。
• 模型与工具箱集成： 内置端到端的大规模多模态预训练模型和扩散模型工具箱。
• 开发与部署支持： 提供开箱即用的开发环境，并支持灵活定制，以满足不同应用场景的需求。
• 检索任务示例： 包含多模态检索任务示例，如文本到图像相似度计算和信息检索工作流。

技术原理

• 跨模态预训练： 利用海量多模态数据进行预训练，使模型学习到通用的跨模态表示能力，如视觉-语言预训练（VLP），通过共同嵌入空间理解图像和文本的关系。
• 生成对抗网络 (GANs) / 扩散模型 (Diffusion Models)： 在多模态生成任务中，如Text-to-Image和Text-to-Video，采用先进的生成模型，通过迭代优化和去噪过程，从文本描述生成高质量的视觉内容。
• 注意力机制： 广泛应用于模型内部，使模型能够关注不同模态数据中的关键信息，进行有效的特征提取和融合。
• 高效计算与优化： 依托飞桨框架的优势，提供高性能和灵活性的计算支持，优化模型训练和推理效率。

应用场景

• 图像摘要与描述： 基于图像内容自动生成简洁的文本摘要或详细描述。
• 视频问答系统： 对视频内容进行理解，并回答与视频相关的用户提问。
• 动画制作与内容生成： 根据文本指令或概念生成图像和视频内容，辅助动画、设计和创意产业。
• 多模态检索： 实现跨模态的信息检索，例如使用文本查询来搜索相关的图像或视频。
• 智能助手与交互： 为具备多模态理解能力的智能助手提供技术支持，实现更自然的人机交互。
• 教育与知识传播： 将复杂的视觉信息转化为易于理解的文本，或将抽象的概念通过多媒体形式进行阐释。
• 跨模态大模型开发套件paddlemix（扩散类+多模态）

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1.PaddleRec推荐系统:点击预测DeepCTR等

简介

核心功能

• AI Studio: 提供在线编程环境、免费GPU/CPU算力、海量开源算法、数据集以及AI课程，支持模型的在线构建、训练和部署，并具备完善的教学管理系统。
• PaddleRec: 作为飞桨深度学习平台上的推荐系统框架，涵盖了协同过滤到深度学习的多种推荐算法，支持内容理解、匹配、召回、排序等全链路技术，并提供端到端解决方案和分布式训练能力。
• DeepCTR: 易用、模块化且可扩展的深度学习点击率模型库，提供了丰富的核心组件层，用户可轻松构建和定制复杂的CTR预测模型，如DeepFM等。
• PaddlePaddle Models: 提供飞桨官方及社区贡献的大量产业级和学术前沿模型，覆盖视觉、NLP、推荐等多个领域，支持高效的大模型训练和高性能推理。

技术原理

• 深度学习模型: 广泛应用各类深度神经网络（如DeepFM等）进行特征交叉、用户行为建模、CTR预测和排序。这些模型能够处理大规模稀疏特征数据。
• 分布式训练: 针对大规模推荐系统数据和复杂模型训练需求，PaddleRec支持离线分布式训练，利用多GPU/CPU集群加速模型迭代。
• 模块化与可扩展性: DeepCTR通过提供可重用的组件层，使得用户能够灵活组合构建新的模型结构，提高了模型开发效率。
• 全链路覆盖: 从数据源的日志处理、特征工程、模型训练到线上推理服务（如通过Serving部署），形成了端到端的推荐系统解决方案，实现了数据、模型、服务的闭环。
• 云计算支持: AI Studio依托云端计算资源，提供便捷的开发环境和强大的算力支持，降低了AI开发的门槛。

应用场景

• 个性化推荐: 广泛应用于电商、内容平台（新闻、视频、音乐）、社交媒体等领域，用于为用户提供精准的商品、内容或服务推荐，提升用户体验和转化率。
• 广告点击率预测: 在在线广告投放中，用于准确预测用户点击广告的可能性，优化广告排序和投放策略，提高广告收益。
• AI教育与科研: AI Studio为学生和研究人员提供强大的学习与实验平台，支持深度学习课程教学、项目实训和算法研究。
• 企业级AI解决方案: 飞桨模型库和PaddleRec可作为企业构建智能推荐、智能营销等AI应用的基础，满足其在不同行业场景下的定制化需求。
• PaddleFleet-搜索推荐算法大全
• PaddleRec: 包含推荐系统经典及最新算法LR、Wide&Deep、DSSM、TDM、MIND、Word2Vec、Bert4Rec、DeepWalk、SSR、AITM，DSIN，SIGN，IPREC、GRU4Rec、Youtube_dnn、NCF、GNN、FM、FFM、DeepFM、DCN、DIN、DIEN、DLRM、MMOE、PLE、ESMM、ESCMM, MAML、xDeepFM、DeepFEFM、NFM、AFM、RALM、DMR、GateNet、NAML、DIFM、Deep Crossing、PNN、BST、AutoInt、FGCNN、FLEN、Fibinet、ListWise、DeepRec、ENSFM，TiSAS，AutoFIS等，包含经典推荐系统数据集criteo 、movielens等
• 推荐系统技术文档主页¶
• 推荐全流程
• DeepCTR: Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep-learning based CTR models .
• ！社区模型--推荐系统
• AI 快车道-推荐系统 - 飞桨AI Studio
• 基于deepFM模型的点击率预估模型

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ElasticCTR预估任务完整方案

简介

核心功能

• 一键部署与快速部署： 支持在Kubernetes环境中快速部署CTR预估任务和Serving流程，用户只需配置数据源和样本格式即可完成训练与预测。
• 高性能训练与预测： 采用PaddlePaddle的全异步分布式训练方式，实现近乎线性的扩展能力，大幅节省训练资源。在线服务方面，利用Paddle Serving中高吞吐、低延迟的稀疏参数预估引擎，在高并发条件下表现优异。
• 弹性计算与调度： 具备工业级稀疏参数弹性调度服务，优化资源利用。
• 端到端解决方案： 提供从训练到预测的完整流程，并支持用户进行二次定制和开发。
• 高精度CTR模型： 融合了经过百度业务场景验证的高精度CTR模型。

技术原理

• Kubernetes作为基础架构： 整个推荐系统部署和运行在Kubernetes集群上，利用其容器编排、资源调度和弹性伸缩能力，实现系统的可扩展性和高可用性。
• PaddlePaddle分布式训练： 采用飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架进行模型训练，特别是利用其全异步分布式训练机制。这种机制允许不同计算节点之间异步通信和参数更新，从而提升训练效率和资源利用率，实现近乎线性的扩展性。
• 稀疏参数处理与优化： 推荐系统常涉及海量稀疏特征，ElasticCTR集成了工业级的稀疏参数弹性调度服务，高效管理和访问稀疏参数，解决大规模稀疏特征带来的存储和计算挑战。
• Paddle Serving在线服务： 在线预测阶段，利用Paddle Serving作为推理引擎。Paddle Serving提供高吞吐、低延迟的服务能力，特别是其稀疏参数预估引擎，能在大并发场景下实现高效的实时预估，性能远超常见开源组件。
• CTR预估模型： 方案内置并融合了在实际业务场景中不断优化的高精度CTR预估模型，通过学习用户行为和物品特征，预测用户点击的可能性。
• ElasticCTR是分布式训练CTR预估任务和Serving流程一键部署的方案
• ElasticCTR: ElasticCTR是分布式训练CTR预估任务和Serving流程一键部署的方案，用户只需配置数据源、样本格式即可完成一系列的训练与预测任务

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推荐项目整理

• 基于 Milvus 和 MIND 算法的商品召回 - 飞桨AI Studio
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1.Pipelines：语义检索系统

简介

核心功能

• ERNIE-Search: 通过自蒸馏策略优化预训练模型，提升在检索任务中的性能和模型效果，旨在更准确地理解和响应用户检索意图。
• 文心百中:

技术原理

• ERNIE-Search: 采用预训练阶段细粒度交互向粗粒度交互的自蒸馏策略。这使得模型在训练过程中能够自我优化，提高在检索任务上的表现力，同时避免了传统方法中训练复杂教师模型的开销。其核心是深度学习和大规模预训练模型在检索领域的应用。
• 文心百中: 基于文心（ERNIE）大模型，特别是其在语义理解方面的突破性进展。系统采用“纯神经搜索架构”，摒弃了传统搜索引擎中复杂的逻辑和规则，转而通过大规模数据驱动的模型优化方式进行信息检索。利用ERNIE大模型的“少样本学习”能力，允许系统在仅有少量行业数据的情况下进行模型优化和效果提升。系统开发基于PaddlePaddle深度学习框架。

应用场景

• 企业内部知识管理: 快速搭建企业级智能问答系统，提升员工获取内部资料和业务知识的效率。
• 行业垂直搜索: 为特定行业（如金融、医疗、教育、制造等）定制专业搜索引擎，实现精准信息检索和行业报告生成。
• 内容平台智能推荐: 为新闻、视频、电商等内容平台提供更智能的搜索和推荐服务，提高用户体验和内容分发效率。
• 客户服务与支持: 赋能智能客服，实现对用户问题的快速准确响应，提升服务质量和效率。
• 数据分析与洞察: 从海量非结构化数据中抽取关键信息，辅助决策和商业智能分析。
• ERNIE-Search
• 文心百中 — 大模型驱动的产业级搜索系统
• 文心百中 — 大模型驱动的产业级搜索系统
• 文心百中 — 帮助文档
• PaddleNLP Pipelines：智能文本产线
• In-batch negatives语义样本构建方式
• 1.手把手搭建一个语义检索系统：neuralsearch
• Segmentation fault (core dumped)
• FAQ常见问题汇总
• Pipelines API的预置模型介绍
• [[Question]: 手把手搭建一个语义检索系统的问题 · Issue #3304 · PaddlePaddle/PaddleNLP](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/issues/3304)
• 用户基于Pipelines做的网站，快捷的工程规范AI搜索引擎
• ERNIE 3.0 的RocketQA模型