干了件大事兒！飛槳框架升級(jí)到2.0啦，AI模型生產(chǎn)事半功倍

歷史經(jīng)驗(yàn)告訴我們：好的工具事半功倍，不好的工具處處添堵。

當(dāng)AI如火如荼的落地各種場景，很多人蠢蠢欲動(dòng)的想要學(xué)習(xí)如何入場這個(gè)“風(fēng)口”，給自己的企業(yè)也加點(diǎn)buff，也算是添磚加瓦了。而已經(jīng)“站在風(fēng)里”的人們，卻仍有不少人躊躇不前——技術(shù)是懂，但應(yīng)用真的難做。究其原因，得到答案無外乎：手慢資源少，復(fù)雜投入高。

AI開發(fā)，特別是推動(dòng)AI進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，的確復(fù)雜，燒錢，耗時(shí)間，那該怎么辦呢？這時(shí)，你需要工具，一個(gè)高效節(jié)省開發(fā)時(shí)間、支持大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練、方便你多端多硬件靈活部署的好工具。它要開源開放、成熟完備，并足以支持產(chǎn)業(yè)級(jí)應(yīng)用。市面上的深度學(xué)習(xí)框架已不少，讓我們來選選適合你的那一個(gè)。

首先，它要自主自研。經(jīng)驗(yàn)告訴我們，國際形式眼花繚亂、千變?nèi)f化，一切將底層技術(shù)的控制權(quán)留給他國的選擇都是悲劇，被“釜底抽薪”卡脖子的事兒絕對(duì)是每個(gè)人，每個(gè)企業(yè)的痛中之痛。

其次，實(shí)踐出真知。歸根結(jié)底AI是一種“要在實(shí)踐中磨煉，最終服務(wù)于實(shí)踐”的科學(xué)商業(yè)的綜合體。

因此，就深度學(xué)習(xí)框架這樣的工具來講，成熟完備、易學(xué)易用很重要。而決定了框架“成熟可用”的最基礎(chǔ)要素就是“場景”——框架好用，場景先行。推出框架的公司有場景嗎？場景豐富嗎？場景數(shù)據(jù)量大嗎？等等這些因素都是選擇框架時(shí)需要考慮的事情。

最后要看部署。如果說商業(yè)的本質(zhì)是創(chuàng)造價(jià)值，那么AI開發(fā)的本質(zhì)就是間接創(chuàng)造價(jià)值。一切AI開發(fā)的目的最終要回歸價(jià)值，也就是落地執(zhí)行，即部署。所以找一個(gè)方便適配各類硬件的開發(fā)工具，在最后一步能省不少事兒。

一圖看懂：用飛槳框架2.0做AI開發(fā)是什么體驗(yàn)

就拿被稱作國貨之光的飛槳框架來說，首先它滿足自主自研，沒有“包裹外國的框架內(nèi)核實(shí)際做本地漢化”的行為。

其次，在開發(fā)上，剛剛升級(jí)為2.0正式版的飛槳框架可支持用戶使用動(dòng)態(tài)圖完成深度學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域全類別的模型算法開發(fā)，這標(biāo)志著飛槳的動(dòng)態(tài)圖功能已經(jīng)成熟完備，是不是很強(qiáng)大！

另外，從官方發(fā)布的信息來看，目前飛槳官方算法模型庫已達(dá)到了270+，涵蓋計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音、推薦等多個(gè)領(lǐng)域，基本上已經(jīng)覆蓋了所有產(chǎn)業(yè)向主流應(yīng)用需求。

在訓(xùn)練層面上，飛槳框架2.0在支持萬億規(guī)模稀疏參數(shù)基礎(chǔ)上，也已實(shí)現(xiàn)支持千億規(guī)模稠密參數(shù)模型訓(xùn)練。簡單的來說就是它可以實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模數(shù)據(jù)和模型的訓(xùn)練，而在針對(duì)這種“超大規(guī)模”訓(xùn)練時(shí)，一臺(tái)機(jī)器效率多低呀而且根本難以“裝得下”，那可是千億萬億級(jí)數(shù)據(jù)量和超大模型。

所以為了高效高質(zhì)量地實(shí)現(xiàn)如“絲般順滑”的訓(xùn)練體驗(yàn)，飛槳可以支持將參數(shù)切分到多張 GPU 卡上訓(xùn)練，從而真正支持不同場景下的千億規(guī)模稠密參數(shù)模型訓(xùn)練。

經(jīng)歷了開發(fā)，訓(xùn)練，在最后的部署環(huán)節(jié)上，就相當(dāng)于視頻剪好準(zhǔn)備發(fā)布。在發(fā)布時(shí)，橫屏還是豎屏，清晰度有怎樣要求，大小有怎樣的限制等等都跟其載體有關(guān)。AI模型部署也一樣，不同硬件的適配要求對(duì)模型有著諸多限制。

當(dāng)前包括英特爾、英偉達(dá)、ARM等諸多芯片廠商紛紛開展對(duì)飛槳的支持。飛槳還跟飛騰、海光、鯤鵬、龍芯、申威等CPU進(jìn)行深入適配，并結(jié)合麒麟、統(tǒng)信、普華操作系統(tǒng)，以及百度昆侖、海光DCU、寒武紀(jì)、比特大陸、瑞芯微、高通、英偉達(dá)等AI芯片深度融合，與浪潮、中科曙光等服務(wù)器廠商合作形成軟硬一體的全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施。

截止目前，飛槳已經(jīng)適配和正在適配的芯片或IP型號(hào)達(dá)到29種，處于業(yè)界領(lǐng)先地位。

全套加速，整得明明白白。當(dāng)然每個(gè)人也要看自己的開發(fā)習(xí)慣，但通用情況來看，飛槳兼顧易用和性能的模型生產(chǎn)能力還是非常強(qiáng)大的。對(duì)于想轉(zhuǎn)行AI，進(jìn)入這個(gè)風(fēng)口之地的開發(fā)者來說，搞定語言后直接用飛槳嘗試實(shí)操也不失為一個(gè)好選擇。

感興趣的朋友可以開始你們的嘗試了！

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