DeepSeek-V3 是一个在2048 个 NVIDIA H800 GPU 的集群上进行训练得到的超大型MoE架构的大语言模型。它延续了Deepseek MoE、Deepseek V2等模型的一系列创新，进一步提出了MTP，并优化了训练的效率，取得比较好效果的同时，提高了训练的效率，节约了成本。表5、表6展示了 DeepSeek V3 为人瞩目的训练成本以及开源基准评测效果。表5. DeepSe
从本次部署可以看出，飞桨框架3.0在推理性能、资源适配与工程体验上均已接轨国际水准，配合 DeepSeek-R1 这类高性价比蒸馏模型，能极大提升本地部署的实用性。算力成本压缩：INT8 量化让 8 卡部署变为可能；部署效率提升：自动并行与动静融合减少90%以上的调参与硬件适配成本；产业落地友好：支持 RESTful 调用，容器环境封装便于集群部署与迁移。在“大模型国产化”的背景下，飞桨框架3.0
本文主要介绍了飞桨框架3.0解锁DeepSeek部署全流程极简体验，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。文章目录一、前言：开启大模型部署的极简时代二、飞桨框架 3.0 的核心优势：为什么选择它部署 DeepSeek？三、实战部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B四、实战部署总结
飞桨3.0的架构革新与本地部署实战，不仅验证了国产深度学习框架在大模型时代的技术竞争力，更揭示了其在产业落地中的独特价值。结合本次DeepSeek-R1蒸馏版的部署经验，可以看到，飞桨3.0很大程度上解决了传统框架在动态图灵活性与静态图性能间的矛盾。在DeepSeek-R1部署中，FP8-WINT4混合量化将显存占用压缩至原模型的30%，而MLA算子的多级流水线设计也使得长序列推理的吞吐量大大提升
第二次接触5天时间，paddlepaddle3.0静态图部署，docker、curl。
DNNFluid-Car 正是基于 NVIDIA Modulus，其中核心模型基于几何信息神经算子（Geometry-informed neural operator, GINO）网络，通过纯数据驱动的方法实现对汽车表面压力和壁面剪切应力分布的预测，进而预测相应几何的汽车的风阻系数。在 DNNFluid-Car 模型开发过程中，NVIDIA 和百度一起，结合 DNNFluid-Car 模型特点，基
飞桨框架paddlepaddle3.0部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70b，非docker方法。作为新手第一次接触，受益匪浅。感谢Gemini、Deepseek等GPT老师，感谢飞桨官方。
基于飞桨多模态大模型开发套件PaddleMIX，详细解读多模态理解模型DeepSeek-VL2。
基于PaddleNLP的DeepSeek-R1模型蒸馏，大模型精调流程助力模型更佳业务效果，降低大模型应用部署难度与成本
未来，中康科技期待与百度飞桨建立更紧密的合作关系，以百度飞桨和文心大模型的人工智能技术优势，以中康科技在健康产业大数据的领先者地位、医学科研领域的技术积累和沉淀，实现产品与方案的联合创新。为了打破医疗大数据惨淡的应用现状，协助医生挖掘各式医疗数据中的潜在价值，广州中康数字科技有限公司借助百度飞桨深度学习、文心大模型等人工智能技术，结合自研的数据采集网络、大数据处理技术与生态化的健康产业平台，打造“
还不知道Agent是什么？开发者带你一文弄懂
AgentVerse主要提供了两大框架:任务解决框架:将多个智能体组装成一个自动化的多智能体系统,协同完成特定任务。适用于软件开发、咨询系统等应用场景。模拟框架:允许用户设置自定义环境,观察或与多个智能体进行交互。适用于游戏、基于LLM的智能体社会行为研究等场景。这两个框架使AgentVerse能够灵活应对各种多智能体协作的需求。
MLA、MTP、量化优化全面突破，4比特单机高效部署，开箱可用！
本课题的目的是基于PINN进行CFD离散网格优化，即并不采用PINN代替高精度的CFD求解器，而是用PINN的求解速度快以及其具备一定的求解精度的特点，加快寻找最优的离散网格，从而缩短整体CFD流程的速度。人类有各种交流方式，包括语言、文字、音乐、影像等，有的贴近生活，有的充满艺术感。百度飞桨参与首届“开放原子开源大赛”，赛题均基于飞桨开源框架，并结合当前热门的AIGC与人工智能先进技术、科学计算
近日，在开放原子开源基金会主办的第二届开放原子大赛上，由百度飞桨共建的两项飞桨赛题顺利完成决赛路演与评审。本次大赛聚焦飞桨多模态大模型套件开发与飞桨科学计算工具组件开发，吸引了众多技术精英团队踊跃参与，呈现出一场精彩纷呈的技术创新盛宴，为行业发展注入了强大动力。赛事一：飞桨多模态大模型套件PaddleMIX开发大赛赛题核心与挑战剖析本次大赛赛题之一为“飞桨多模态大模型套件PaddleMIX开发大
微软发布视觉Agent解析框架**OmniParser最新版本V2**，可将OpenAI（4o/o1/o3-mini）、DeepSeek（R1）、Qwen（2.5VL）、Anthropic（Sonnet）等大模型，转化为“计算机使用智能体”（Computer Use Agent）。本篇文章将介绍如何在本地linux部署安装OmniParser-V2。
介绍了基于飞桨PaddleX 3.0 beta开源实战的内容，包含数据准备和校验、模型训练与模型评估、模型调优、学习率等原理介绍和实验
【PaddlePaddle Hackathon 第四期】No.105 官方Baseline指导：基于PaddleNLP PPDiffusers 训练 AIGC 趣味模型
ubuntu16.04一步到位安装CUDA10.02、PyTorch、PaddlePaddle、TensorRT
今天吃点啥？小模型也能发挥大作用，PaddleNLP 大模型指令微调实战
PaddleOCR提供的PP-OCR系列模型在通用场景中性能优异，能够解决绝大多数情况下的检测与识别问题。在垂类场景中，如果希望获取更优的模型效果，可以通过模型微调的方法，进一步提升PP-OCR系列检测与识别模型的精度。
使用ONNX和Triton-server快速部署paddleOCR模型，提供数据预处理、调用模型、后处理等一系列完整的操作流程和代码实现
星河社区大模型API调用DeepSeek模型，打印思维链（DeepSeek-R1） 普通代码没问题，流式代码会报错。最后问题解决。
DeepSeek 的 Janus 和 Janus-Pro 在多模态理解与生成领域展现了强大的能力。Janus 通过解耦视觉编码，为多模态任务提供了一个灵活的框架。而 Janus-Pro 则通过优化训练策略、扩展数据规模和增加模型参数，进一步提升了模型的性能。PaddleMIX中已经复现了Janus 和 Janus-Pro 的推理流程，通过解析代码我们也更深入地理解模型的实现细节和技术创新，快跟着飞
本文从零开始详细介绍如何在C#中部署飞桨PP-OCRv4模型的整个过程。
依赖库比较多，可能需要较长时间安装。输出：证明版本正确。
Encoder、Head、Decoder、STDCNet、SPPM、FLD、UAFM、Cityscapes、CamVid
在上一篇文章中，对 PaddleOCR 的功能进行了尝鲜，感觉还不错，但调参的时候发现通过 pip 安装的包支持的模型算法有限，无法满足使用需求，因此需要下载源码进行安装测试，本文对该方法进行一个介绍
深度学习运行平台PaddlePaddle的学习使用及经典案例实战。
本项目旨在基于深度学习LSTM（Long Short-Term Memory）模型，基于python编程语言，Vue框架进行前后端分离，结合机器学习双推荐算法、scrapy爬虫技术、PaddleNLP情感分析以及可视化技术，构建一个综合的电影数据爬虫可视化+NLP情感分析推荐系统。通过该系统，用户可以获取电影数据、进行情感分析，并获得个性化的电影推荐，从而提升用户体验和满足用户需求。首先，项目将利
paddlepaddle是百度公司自研的一个深度学习框架，最近做项目要用到paddle里的PaddleDetection做目标检测训练，所以要在服务器上先把环境搭好，记录一下整个安装过程。*参考文档* https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/conda/linux-conda.html*参考文档* https://
PaddlePaddle前言1、创建虚拟环境2、安装库3、CUDA、cuDNN安装4、基础测试5、实例测试结语前言抢了半年显卡，终于5.1时在pdd买到了原价的rtx3050(买不起不是我的问题，是矿老板的)。不用来玩机器学习太浪费了，刚好对Reinforcement Learning很感兴趣，今天就费了半天功夫搭环境，做下记录。我准备搭建的环境构成如下：gym，模拟问题环境。PARL，搭建模型和
最近在倒腾边缘计算的主板，看了一波资料，大约有以下选型芯片算力库Snapdragon 86515TOPStfSnapdragon 88826TOPStfAmlogic A311D5TOPSpaddle,厂商SDKAmlogic C308X4TOPSpaddle,厂商SDK地平线旭日35TOPS厂商SDK比特大陆 BM168417.2TOPSpaddle...
，然后选择install，就好了。最后一步，配置环境变量在终端输入下面的命令打开文件。
在一些资源受限的环境或者对实时性要求很高的场景下，如智能安防系统中的实时图像识别、自动驾驶中的实时决策等，C 语言的优势就能够凸显出来。而 PaddlePaddle 的 C++ API 则为我们提供了便捷的深度学习模型构建、训练和推理的接口，将其与 C 语言结合，可以充分利用两者的长处。而 C 语言，凭借其高效性和广泛的应用场景，与 PaddlePaddle 的 C++ API 相结合，能够为深度
VisualDL是百度飞桨(PaddlePaddle)推出的一款功能强大的深度学习可视化分析工具。它为开发者提供了丰富的可视化功能,包括实时跟踪训练指标、可视化模型结构、展示数据样本、可视化高维数据分布等,帮助用户更直观地理解训练过程和模型结构,从而高效地进行模型优化。易用性强:API设计简洁,只需添加几行Python代码即可实现丰富的可视化功能功能丰富:提供标量、图像、音频、文本、图结构等多种可
Tesla M40显卡上机体验废话正文改电源线放入显卡准备散热工具尝试开机开装驱动cuda行列paddlepaddlegpu版安装上大佬的柯南变声器代码本地运行实测效果提醒购机需谨慎免责声明总结改善引导废话最近在paddlepaddle溜达，看到了柯南变身器，于是从aistudio下载到本地玩，单位的1060 6G版显卡，跑起来，语句一场就不行，遂上淘宝，咸鱼溜达一圈，见到了tesla k80 m
飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。可用于ocr文字识别，NLP自然语言处理等使用场景。部署思路：1、下载docker离线包，部署到服务器；2、下载paddle离线包，docker load镜像。docker安装包下载地址：https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/我这边下载的是1
利用百度飞桨入门深度学习，直接在线跑代码嘎嘎方便复杂的变换已经无法用数学公式表达，因此研究者们借鉴了人脑神经元的结构，设计出神经网络的模型人工神经网络包括多个神经网络层，如：卷积层、全连接层、LSTM等，每一层又包括很多神经元，超过三层的非线性神经网络都可以被称为深度神经网络。通俗的讲，深度学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数神经元： 神经网络中每个节点称为神经元，由两部分组成：多层连接： 大
引言文本从PaddlePadle和Tensorflow2的入门项目Mnist识别开始，对比一下两者在写法的不同安装安装方面都是基于pip或者conda的安装，没有可比性！PaddlePaddle的安装直接参考PaddlePaddle安装Tensorflow的安装直接在命令行输入即可pip install tensorflow相比之下，两者的安装都比较轻便，只是PaddlePaddle做了一个比较人
1.安装英伟达显卡驱动首先需要到NAVIDIA官网去查自己的电脑是不是支持GPU运算。。打开后的界面大致如下，只要里边有对应的型号就可以用GPU运算，并且每一款设备都列出来相关的计算能力（Compute Capability）。如果是ubuntu系统：明确了显卡性能后，接下来就开始在ubuntu系统安装对应的显卡驱动。或者去官网下载驱动再手动安装的方式，命令官网上有。上图显示cuda最高支持12.
1.PaddleSlim与模型压缩下面是介绍裁剪、量化、蒸馏和NAS 四个具体步骤：1.1裁剪1.2量化1.3蒸馏1.4NAS查了NAS是什么，简书上这篇文章写到至少目前我接触不到这个级别的设备，咱普通用户只能先了解其理论层面2.Paddle实战AI studio地址3.Paddle-Lite快速部署APP dem...
问题描述：在学习飞浆的图神经网络7日打卡营时，使用notebook运行示例代码，出现“no module named ‘paddle.nn’",还有可能报关于pgl包的一些错误。原因分析：这时paddlepaddle和pgl版本的原因，在线环境的paddlepaddle版本下运行就会报上面这个错误解决方案：!pip install paddlepaddle==1.8.5 # 安装PaddlePad
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