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