PaddlePaddle

Wandeln Sie jedes PDF- oder Bilddokument in strukturierte Daten für Ihre KI um. Ein leistungsstarkes, lightweight OCR-Toolkit, das die Lücke zwischen Bildern/PDFs und LLMs schließt. Unterstützt über 100 Sprachen.

Parallel verteilt Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）

Object-Detection-Toolkit basierend auf PaddlePaddle. Unterstützt Objekterkennung, Instanz-Segmentierung, Multi-Object-Tracking und Echtzeit-Multi-Person-Keypoint-Erkennung.

PaddleFormers ist eine benutzerfreundliche Bibliothek von vortrainierten Large Language Models basierend auf PaddlePaddle.

Benutzerfreundliche und leistungsstarke LLM- und SLM-Bibliothek mit einer großartigen Modell-Sammlung.

Benutzerfreundliches Speech Toolkit mit selbstüberwachtem Lernmodell, SOTA/Streaming-ASR mit Interpunktion, Streaming-TTS mit Text-Frontend, Sprecherverifizierungssystem, End-to-End-Sprachübersetzung und Keyword-Spotting. Gewinner des NAACL2022 Best Demo Award.

Benutzerfreundliche Bildsegmentierungsbibliothek mit großartigem vortrainiertem Modell-Zoo, die eine Vielzahl praktischer Aufgaben in den Bereichen semantische Segmentierung, interaktive Segmentierung, panoptische Segmentierung, Bild-Matting, 3D-Segmentierung usw. unterstützt.

PaddlePaddle GAN-Bibliothek, einschließlich vieler interessanter Anwendungen wie First-Order Motion Transfer, Wav2Lip, Bildreparatur, Bildbearbeitung, Photo2Cartoon, Bildstiltransfer, GPEN und mehr.

Das offizielle Repository für ERNIE 4.5 und ERNIEKit – dessen industrietaugliches Entwicklungstoolkit auf Basis von PaddlePaddle.

PaddlePaddle High-Performance Deep Learning Inference Engine für Mobil- und Edge-Geräte

Offiziell gewartet und unterstützt von PaddlePaddle, umfasst CV, NLP, Speech, Rec, TS, große Modelle und mehr.

All-in-One-Entwicklungstool basierend auf PaddlePaddle

Eine Schatzkiste für visuelle Klassifizierung und Erkennung, angetrieben von PaddlePaddle.

Deep Learning Visualization Toolkit (Deep-Learning-Visualisierungstool für PaddlePaddle)

Umfangreiche Bibliothek für Empfehlungsalgorithmen mit klassischen und neuesten Algorithmen wie 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 usw., einschließlich klassischer Empfehlungs-Datensätze wie Criteo, MovieLens usw.

Leistungsstarkes Inferenz- und Bereitstellungs-Toolkit für LLMs und VLMs auf Basis von PaddlePaddle

Einführungs-, Fortgeschrittenen- und Spezialkurse zu Deep Learning, akademische und industrielle Fallstudien, Deep-Learning-Enzyklopädie und Interview-Fragensammlung.

Ein Hochleistungs-Framework für das verteilte Training im Bereich Reinforcement Learning

Neuartige Deep-Learning-Forschungsarbeiten mit PaddlePaddle

Hervorragende Toolkits für das Videoverständnis basierend auf PaddlePaddle. Es unterstützt Tools zur Videodaten-Annotation, leichtgewichtige RGB- und skelettbasierte Aktionserkennungsmodelle sowie praktische Anwendungen für Video-Tagging und Sportaktionserkennung.

PaddleSlim ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep-Model-Kompression und Architektursuche.

Bio-Computing-Plattform mit groß angelegtem Repräsentationslernen und Multitask-Deep-Learning

Paddle.js ist ein Webprojekt für Baidu PaddlePaddle, ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das im Browser läuft. Paddle.js kann entweder ein vortrainiertes Modell laden oder mit den bereitgestellten Transformations-Tools ein Modell aus Paddle-Hub umwandeln. Es läuft in jedem Browser mit WebGL/WebGPU/WebAssembly-Unterstützung sowie in Baidu Smartprogram und WX-Miniprogrammen.

ONNX-Modell-Exporter für PaddlePaddle

Ein flexibler, leistungsstarker Carrier für Machine-Learning-Modelle (Paddle-Inferenzbereitstellungsframework)

Bibliothek, Demo, Modell, Daten

Deep-Learning-Modellkonverter für PaddlePaddle.

Paddle Multimodal Integration and eXploration, unterstützt gängige multimodale Aufgaben, einschließlich End-to-End-Trainingsmodellen für große multimodale Daten und einer Diffusion-Model-Toolbox. Ausgezeichnet durch hohe Leistung und Flexibilität.

Ein auf PaddlePaddle basierendes, großflächiges Open-Domain-Knowledge-Grounded-Conversation-System

🚀🚀🚀 YOLO-Serie als PaddlePaddle-Implementierung, einschließlich PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet und mehr. 🚀🚀🚀

Ein auf PaddlePaddle basierendes Entwicklungs-Toolkit für 3D-Computer Vision. Es unterstützt Punktwolken-Objekterkennung, Segmentierung und monokulare 3D-Objekterkennungsmodelle.

Benutzerfreundliche Deep-Learning-Modellierung für Zeitreihen auf Basis von PaddlePaddle, inklusive Modulen wie TSDataset, Analysis, Transform, Models, AutoTS und Ensemble. Unterstützt Aufgaben wie Zeitreihenprognose, Repräsentationslernen und Anomalieerkennung mit schnellem Zugriff auf SOTA-Modelle.