# Paddle **Repository Path**: monkeycc/Paddle ## Basic Information - **Project Name**: Paddle - **Description**: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: develop - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-01-01 - **Last Updated**: 2025-01-21 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

-------------------------------------------------------------------------------- [English](./README.md) | 简体中文 | [日本語](./README_ja.md) [![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/docs-latest-brightgreen.svg?style=flat)](https://paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/guides/index_en.html) [![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/中文文档-最新-brightgreen.svg)](https://paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/index_cn.html) [![Release](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/Paddle.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases) [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE) 欢迎来到 PaddlePaddle GitHub 飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前,飞桨累计开发者1070万,服务企业23.5万家,基于飞桨开源深度学习平台产生了86万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法,快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能,实现产业智能化升级。 ## 安装 ### PaddlePaddle 最新版本: [3.0-rc](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/3.0-rc) 跟进 PaddlePaddle 最新特性请参考我们的[版本说明](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases) ### 安装最新稳定版本 ``` sh # CPU pip install paddlepaddle # GPU pip install paddlepaddle-gpu ``` 更多安装信息详见官网 [安装说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick) PaddlePaddle用户可领取**免费Tesla V100在线算力资源**,训练模型更高效。**每日登陆即送8小时**,[前往使用免费算力](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)。 ## 四大领先技术 - **开发便捷的产业级深度学习框架** 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计,模型效果超越人类专家。 - **支持超大规模深度学习模型的训练** 飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,实现了支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台,攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题,实现了万亿规模参数模型的实时更新。 [查看详情](https://github.com/PaddlePaddle/Fleet) - **支持多端多平台的高性能推理部署工具** 飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库 [Paddle Inference](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/master/guides/introduction/index_intro.html),全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,支持云边端部署工具 [FastDeploy](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy),针对于移动端、物联网场景的轻量化推理引擎 [Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite),以及在浏览器、小程序等环境下使用的前端推理引擎 [Paddle.js](https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlejs)。同时,透过与不同场景下的主流硬件高度适配优化及异构计算的支持, 飞桨的推理性能也领先绝大部分的主流实现。 - **面向产业应用,开源开放覆盖多领域的工业级模型库。** 飞桨官方支持100多个经过产业实践长期打磨的主流模型,其中包括在国际竞赛中夺得冠军的模型;同时开源开放200多个预训练模型,助力快速的产业应用。 [查看详情](https://github.com/PaddlePaddle/models) ## 文档 我们提供 [英文](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/guides/index_en.html) 和 [中文](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/index_cn.html) 文档 - [使用指南](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/index_cn.html):或许你想从深度学习基础开始学习飞桨 - [应用实践](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/tutorial/index_cn.html):使用飞桨搭建你的模型,更高效的完成深度学习任务 - [API 文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/index_cn.html):新的 API 支持代码更少更简洁的程序 - [贡献方式](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/08_contribution/index_cn.html):参与飞桨社区开源贡献的指南 ## 开源社区 - [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues):提交安装/使用问题、报告bug、建议新特性、沟通开发计划等 - 社区活动: - 入门:快乐开源活动([热身打卡 + 常规赛](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/56689)、[启航计划](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/58497)) - 进阶:飞桨黑客马拉松([开源贡献个人挑战赛](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/57262)、[大模型应用与创意赛](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/57585)、[飞桨护航计划集训营](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/57264)) - 社区组织: - 技术交流组织:[飞桨核心框架贡献者俱乐部 PFCC](https://github.com/PaddlePaddle/community/tree/master/pfcc) - 社区治理组织:[飞桨社区开源发展工作组 PPOSDWG](https://github.com/PaddlePaddle/community/tree/master/pposdwg) - 社区博客: ## 课程 - [服务器部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/19084):详细介绍高性能服务器端部署实操,包含本地端及服务化Serving部署等 - [端侧部署](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/22690):详细介绍端侧多场景部署实操,从移动端设备、IoT、网页到小程序部署 ## 版权和许可证 PaddlePaddle由[Apache-2.0 license](LICENSE)提供