02-02-深度学习框架-飞浆
近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。
深度学习框架优势
使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：
- 节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门槛。
- 省去了部署和适配环境的烦恼：具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU/GPU/移动端上，选择具有分布式性能的深度学习工具会使模型训练更高效。
深度学习框架设计思路
深度学习框架的本质是框架自动实现建模过程中相对通用的模块，建模者只实现模型个性化的部分，这样可以在“节省投入”和“产出强大”之间达到一个平衡。我们想象一下：假设你是一个深度学习框架的创造者，你期望让框架实现哪些功能呢？
相信对神经网络模型有所了解的读者都会得出如 表1 所示的设计思路。在构建模型的过程中，每一步所需要完成的任务均可以拆分成个性化和通用化两个部分。
- 个性化部分：往往是指定模型由哪些逻辑元素组合，由建模者完成。
- 通用部分：聚焦这些元素的算法实现，由深度学习框架完成。
表1：深度学习框架设计示意图
无论是计算机视觉任务还是自然语言处理任务，使用的深度学习模型结构都是类似的，只是在每个环节指定的实现算法不同。因此，多数情况下，算法实现只是相对有限的一些选择，如常见的Loss函数不超过十种、常用的网络配置也就十几种、常用优化算法不超过五种等等。这些特性使得基于框架建模更像一个编写“模型配置”的过程。
飞桨开源深度学习平台全景
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，是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台，针对企业级需求增强了相应特性，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
飞桨开源平台（以下简称“飞桨”）全景图如 图2 所示。
图2：飞桨全景图
概览图上半部分是从开发、训练到部署的全流程工具，下半部分是预训练模型、各领域的开发套件和模型库等模型资源。
框架和全流程工具
飞桨在提供用于模型研发的基础框架外，还推出了一系列的工具组件，来支持深度学习模型从训练到部署的全流程。
1. 模型训练组件
飞桨提供了分布式训练框架FleetAPI，还提供了开启云上任务提交工具PaddleCloud。同时，飞桨也支持多任务训练，可使用多任务学习框架PALM。
2. 模型部署组件
飞桨针对不同硬件环境，提供了丰富的支持方案：
- Paddle Inference：飞桨原生推理库，用于服务器端模型部署，支持Python、C、C++、Go等语言，将模型融入业务系统的首选。
- Paddle Serving：飞桨服务化部署框架，用于云端服务化部署，可将模型作为单独的Web服务。
- Paddle Lite：飞桨轻量化推理引擎，用于Mobile、IoT等场景的部署，有着广泛的硬件支持。
- Paddle.js：使用JavaScript（Web）语言部署模型，用于在浏览器、小程序等环境快速部署模型。
- PaddleSlim：模型压缩工具，获得更小体积的模型和更快的执行性能。
- X2Paddle：飞桨模型转换工具，将其他框架模型转换成Paddle模型，转换格式后可以方便的使用上述5个工具。
3. 其他全研发流程的辅助工具
- AutoDL：飞桨自动化深度学习工具，旨在自动网络结构设计，开源的AutoDL设计的图像分类网络在CIFAR10数据集正确率 达到 98%，效果优于目前已公开的10类人类专家设计的网络，居于业内领先位置。
- VisualDL：飞桨可视化分析工具，以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布、精度召回曲线等模型关键信息。帮助用户清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构，进而实现高效的模型调优、并将算法训练过程及结果分享。
- PaddleFL：飞桨联邦学习框架，研究人员可以很轻松地用PaddleFL复制和比较不同的联邦学习算法，便捷地实现大规模分布式集群部署，并且提供丰富的横向和纵向联邦学习策略及其在计算机视觉、自然语言处理、推荐算法等领域的应用。此外，依靠着PaddlePaddle的大规模分布式训练和Kubernetes对训练任务的弹性调度能力，PaddleFL可以基于全栈开源软件轻松部署。