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PaddleNLP是百度飞桨推出的全链路大模型开发套件，支持从预训练、微调、压缩到推理部署的全流程一体化，兼容LLaMA、Qwen、DeepSeek等主流模型及英伟达GPU、昆仑XPU、昇腾NPU等多种硬件。其“训压推一体”设计实现开箱即用，配合FlashMask优化与多硬件抽象，显著降低迁移成本。文档完善、社区活跃，适合开发者、基础设施团队与研究员快速落地大模型应用，是中国场景下最完整、门槛最低
PaddleOCR 是百度基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架开发的开源光学字符识别（OCR）工具库，专门用于从图片或文档中提取文字内容。源码里有一个requirements.txt是paddleOCR所需要的依赖。安装安依赖后，就可以使用PaddleOCR进行训练了。也可以下载我上传的PaddleOCR源码。paddlepaddle版本为3.1。python版本为 3.10。
安装完成之后，就可以用了。我这里是简单搭建了一个基于CPU的服务器，都是用CPU处理的。
海飞科（北京）科技有限公司与百度飞桨签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由飞桨发起的硬件生态共创计划。当前双方的合作主要基于海飞科Compass C10通用GPU芯片系列产品。
conda create -n paddle python=3.10.4Collecting package metadata (current_repodata.json): doneSolving environment: done## Package Plan ##environment location: C:\ProgramData\Anaconda3\envs\paddleadded
前言：新的学期新的方向，新的学期成功转型——由目标检测成功登陆语义分割。最近一直在研究语义分割领域中的优秀模型，但是部分模型复现还是挺麻烦的，其中最烦的应该得包括安装库文件和看源代码了一 简介：paddle是百度推出的国内首个深度学习应用平台，里面包含了很多优秀经典的模型，方便实用的API接口。额······，我不是打广告的，仅仅记录在接触并开始使用paddle，到目前为止遇到的问题和解决办法。二
问题描述在ubuntu环境下PaddleOCR 模型的的C++部署方法博客中提到识别一张图片需要十几秒，比较慢的问题进行解决。上一篇博客中下载的预测库为：manylinux_cpu_avx_openblas_gcc5.4经过在网上一番查找有人说建议下载mkl版本的预测库即manylinux_cpu_avx_mkl_gcc5.4于是在Paddle预测官网下载后解压，替代openblas版本的库。遇到
以下步骤是Linux服务器部署过程，并无git文档上那么复杂部署PaddleOCR项目github参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/installation.mdhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/hub
（PArallel Distributed Deep LEarning）是由百度开发并开源的深度学习框架。凭借高性能、易用性和灵活性，它在AI社区中获得了广泛关注。PaddlePaddle 支持多平台部署，包括 Linux、Windows 和 macOS，并能够在 CPU、GPU 及多机多卡环境下运行，适应不同规模和类型的训练需求。
以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了深度学习\机器学习的相关知识点以及关键名词的含义。
Pycharm运行paddlepaddle gpu版报错：Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
搭建PaddleSeg深度学习环境踩坑记录
在飞浆的PaddlePaddle框架中做图像处理初期，遇到了 “ ImportError: DLL load failed while importing cv2: %1 不是有效的 Win32 应用程序 ” 这个问题，网上搜了好多小伙伴的教程，照着他们卸载 “pywin32”,然后重装了一遍也不行，CSDN上大部分是在本地运行时出现的问题，而我的是在创建的虚拟环境中，有些还不一样。切换到虚拟环境
转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395运行平台： Windows 10AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/--飞桨领航团AI达人创造营前言1.什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一
通过深入飞桨源码，他不仅攻克了动转静的核心原理，更做出了一项小小的技术突破——在基于抽象语法树（AST）的转写方案中，成功支持了自定义Python算子，而这是当时许多竞品方案未能做到的。从一名对开源世界满怀好奇的新人，到深入飞桨框架源码的核心贡献者，再到顺利斩获百度飞桨团队的实习offer，陆琦在GLCC的舞台上，用短短几个月时间，完成了一次华丽的技术蜕变。GLCC的飞桨课题为他打开了通往开源世界
早期进行文本图像信息抽取时，如从身份证、营业执照中提取信息，通常预先设定好关键词（如姓名、公司名称等），再查找与之相关的信息。然而，在实际应用中，关键信息往往以问题的形式呈现，例如在研报中查询《哪吒2》的票房数，要回答此类问题就需要对提示词进行修改。本次升级支持自定义提示词工程，涵盖问题描述、提取规则、结果规范以及少样本学习等方面，可根据实际问题灵活调整，从而拓展大语言模型在信息抽取方面的功能边界
之所以安装飞桨，是因为想在启智社区的启智大脑调试环境使用最新的PaddleNLP，结果报错：No module named 'paddle.nn.layer.layers'，提issue。仔细看飞桨提供的npu版本，原来是amd64架构的，而启智社区是aarch64架构，所以最终使用安装包失败。以前在启智社区都是编译安装飞桨，这回看到飞桨提供了npu安装包，兴冲冲的以为安装很简单。安装好之后，再创
在了解了图像分类和目标检测的基本概念后，很多同学发现现有的算法模型往往只能识别特定类别的目标，面对全新的目标类别，这些训好的模型往往就无能为力了。本次分享将带领大家从 0 到 1 搭建一个面向现实场景的商品识别系统，旨在帮助初学者快速走通从理论到应用的过程，希望对感兴趣的同学提供一点帮助。
首先是对百度飞桨PaddlePaddle 整个平台的调研和学习对AI studio 中ocr模型的平台的使用
这个错误的原因是因为conda环境中的libstdc++的版本太低了，解决方法是删除conda中的。最后cxx的旗标一定要加，不然会报错。
飞桨paddlepaddle在算能云riscv环境下已编译成功。目前import paddle成功。run_check()成功。飞桨成功编译好了，可以开始使用了！
为什么我的这个报错死活解决不了啊，快崩溃了，Python的各个版本都试了，paddlepaddle只要目前能下载的版本我也都试了，但是还是出现这个问题，请问这个该怎么解决啊？希望有哪位大神，给指导一下，解决一下，真的快崩溃了。
使用conda安装paddlepaddle框架后，使用import paddle验证是否安装成功时报错。
飞桨精选模型的一站式开发平台，加速AI产业落地。
现在人们的日常生活方式和饮食结构发生了巨大的变化，体内的过量的甘油三酯无法代谢，最终聚集在肝细胞内，导致人体中正常肝脏逐步变成脂肪肝。目前，深度学习技术中的语义分割正被广泛应用于医学领域。该技术可以通过训练模型来预测出影像中的不同组织类型的精确边界、位置和区域，在腹部CT上自动获得肝脏和脾脏的分割结果，对肝脏和脾脏多次随机取出一定体积的立方体来计算CT总值的比值，从而评估被检测者是否有脂肪肝以及脂
paddle安装
wolfmax老狼，飞桨领航团无锡团团长，飞桨开发者技术专家（PPDE），AICA六期学员，某半导体CIM软件集成商图像算法工程师，主要研究方向为图像检测、图像分割等算法。
paddleocr
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理如所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含50
飞桨的GPU分布式训练使用的是基于NCCL2的通信方式，相比PRC通信方式，使用NCCL2（Collective通信方式）进行分布式训练，不需要启动Parameter server进程，每个Trainer进程保存一份完整的模型参数，在完成梯度计算之后通过Trainer之间的相互通信，Reduce梯度数据到所有节点的所有设备，然后每个节点在各自完成参数更新。如果模型的损失或者评估指标表现异常，通常需
在云端使用 EasyDL完成一站式模型训练及部署，即刻上手体验，无需依赖本地算力环境。云端产出的模型可灵活支持在线、离线多种部署方案在本地安装飞桨EasyDL-桌面版，可实现本地离线完成一站式模型训练及部署流程，数据与产出的模型可在本地高效管理。...
数据处理是ai算法工程师的基本功，一般数据可以分图片，语音，文本，以及结构化数据等等，数据的修改，清洗、增强以及不同采样都能直接影响模型的最终结果。本章主要讲解paddlepaddle在图像数据处理方面的知识。在paddle中有很好的图像处理，虽然其底层封装基本也是PIL库或者opencv。其主要函数为paddle.vision.transforms，具体的处理方法如下：可以看到paddle里支
项目说明业务背景随着城市化进程的不断推进，中国汽车的保有量一直保持上升态势，截止至2022年3月底，全国汽车保有量达3.07亿，汽车保有量的不断上升。不同车辆类型的分类在智能交通系统、公共安全等领域扮演着重要角色，例如高速收费口的车辆类型识别、停车场收费口的车辆类型识别、日常交通监控中的车辆类型识别等。业务难点以收费口管理场景为例，依据不同的车辆类型具有不同的收费标准，依靠人工判断并计算费用效率低
文章目录1.开发板环境2.编译环境3.步骤1.拉取官方docker 镜像2.克隆paddlelite3.选择版本3.1安装python3.74. 编译paddle-lite5.编译完成6. 安装6.1 将文件从docker中拷贝出来6.2 树莓派安装whl文件这几天在树莓派上使用paddlelite部署paddlepaddle模型，编译过程直接麻了。大大小小的报错能遇到坑的我应该全部都踩了个变1.
此次想分享一下本人在使用百度飞桨以及打包自己使用百度飞桨中字符识别模块paddleocr的一些踩坑经验。一、配置百度飞桨环境、安装paddlepaddle、paddlehub、paddleocr等环境。二、使用百度飞桨中字符识别模块paddleocr进行字符的一键预测。三、打包自己的一键预测ocr图形界面。一、配置百度飞桨环境1、安装paddlepaddle进入百度飞桨官网中选择自己的电脑环境进行
基于深度学习的病虫害检测方法不仅具有重要的学术研究价值，而且具有非常广阔的市场应用前景。其次轻量化模型的构建需要成为未来研究考虑的重要组成部分，使得农作物病害智能识别可以
在pycharm中常规安装paddlepaddle，等待了很久最后提示失败。后面在cmd窗口输入python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple，成功了。
飞桨PaddleSeg--语义分割识别天空制作数据集数据预处理文件夹结构原图以及标注图处理修改像素值配置文件修改训练验证以及推理结束制作数据集这一步先略过,一般可以用labelme完成,这个在paddle的readme中有介绍我使用的是另一个语义分割开源项目中的数据集 (701张图片)数据预处理根据paddleSeg的要求,将图片进行以下处理文件夹结构将701张图片和701张label图片放在两个
飞桨（Paddlepaddle）的动态图、静态图全流程例子前言数据动态图训练评估测试静态图训练评估测试前言本文主要记录一下，使用飞桨（Paddlepaddle）进行模型训练、评估、测试的用法，作为以后的备忘录。数据本次实验的数据是使用MNIST，这个数据相当于图像识别领域的Helloworld。加载方式是使用paddle的方式来加载。Python版本：3.7Paddle版本：1.8.5注意：使用2
硬件环境：树莓派4B软件环境：python3.8.10，ubuntu20.4，cmake3.10.3，opencv4.2.0Paddlelite2.8（自己在ARM端编译）目录1.系统环境准备2.安装编译环境3.运行官方demo4.运行yolo模型1.系统环境准备1.系统环境准备刷ubuntu20.4镜像。读卡器打开TF卡，直接添加txt文件，把文件名，后缀全删除，改成ssh。用网线连接电脑，电脑
逐步梳理流程简易搭建模型，一站式流程，不要 太舒服！
通过飞桨+用友废钢智能判级系统，助力企业提升经济效益和安全生产水平。
飞桨初体验和AI识虫文章目录飞桨初体验和AI识虫前言一、怎么获取飞桨？二、飞桨能做什么？三、 飞桨的典型应用？四、 怎么理解飞桨的运营模式？五、AI识虫项目总结前言AI已经成为信息产业的新常态。不论是热搜、新闻、教育、企业，都关注着AI产品的创新和应用。我也跟随这个潮流，了解和体验AI的前沿技术。飞桨是百度力推的AI平台，是一个完整的工具链，即可以部署在本机，也可以部署在云端，还有云端IDE。随着
写在前面PaddlePaddle即飞桨,我在学习这个框架的过程中,其实是很迷的,迷惑的地方就在它的静态图与动态图。于是,我打算好好整理整理,把两者的特点给大家解析一下,让新入门的开发者少走弯路。关于飞桨的版本静态图动态图1. 关于飞桨的版本我查阅了飞桨的文档,PaddlePaddle1.3版本是没有动态图这个概念的,从PaddlePaddle1.4才开始出现动态图:因此,要使用飞桨的动态图,或者说
飞桨平台依赖的底层系统：Linux（这里选取CentOS7.2.1511），64bit，x86-64，cpu搭建方案：方案一：基于docker安装配置PaddlePaddle环境方案二：基于anaconda3环境下使用pip安装PaddlePaddle环境方案实施记录：一、第一种方案，docker部署起来是比较简单，但存在问题在本地配置yum更新源和docker更新源（换为国内阿里的）；cento
文章目录0.前言1.可学习参数2.输入数据Tensor3.Paddle数据传入4.一个小例子5.动态图 vs 静态图0.前言为什么要学？因为现在免费使用gpu，穷。官网：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index当官方在知乎打广告时，有个用户说的好，虽然免费但增加了学习成本。这个确实是这样的，但计算机行业就是不断学习，正好我tf，pytorch也...
决赛中，“智慧思明·一网统管”等三支基于文心&飞桨技术的团队夺得赛道冠军，充分展现了AI技术在政务办公与城市精细化管理中的实战价值。飞桨星河社区持续涌现创新性极强的AI项目，覆盖了智能金融、多模态大模型应用、行业解决方案、智能硬件、教育、医疗、科研等多个领域，这些项目相互启发推动了更多高质量内容的产生。聚焦金融地址匹配任务，基于ERNIE-4.5-21B-A3B-Base模型开展部署调用与SFT微
该体系是国内首个通过国家网信办备案的央企装备制造业行业大模型，已孵化 “斫轮・风驰、九章、轩构、轩知、轩鉴” 等专业场景模型，通过全生命周期赋能轨道装备智能化升级，在智能行车、智能服务、智能运维等方面优化，提升装备数智化水平与旅客出行体验。以百度飞桨文心为基础，围绕业务全流程、管理全覆盖、客户全周期、产业全领域、行业全生态，端到端贯穿装备制造业产业链、供应链和创新链，构建起中车五高五全的“斫轮”
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