本文作者：HelloDeveloper
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人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办，百度全力支持，读芯术作为合作自媒体。承办单位为中国科学院大学学生会，协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会。“AI未来说·青年学术论坛”第六期“机器学习”专场已于2019年6月23日下午在中科院举行。百度胡晓光为大家带来报告《飞桨（PaddlePaddle）核心技术与应用实践》。
胡晓光，百度深度学习技术平台部主任架构师。2006年毕业于哈尔滨工业大学，2010年加入百度参与百度机器翻译方向的研发工作，2011年研发并上线了具有大数据处理能力、快速、稳定的基于统计的在线翻译系统，依托海量的互联网数据资源和自然语言处理技术，该系统的中文相关的翻译质量处于业界领先水平。2015年带领团队上线全球首个基于深度学习的在线翻译引擎，率先实现了从统计机器翻译到神经网络机器翻译的技术升级，翻译质量取得了大幅提升。参与的项目“基于大数据的互联网机器翻译核心技术及产业化”获得2015年度国家科技进步二等奖。2018年转入百度深度学习技术平台部，参与百度自研深度学习框架飞桨（PaddlePaddle）的研发工作，带领团队开发了数十个NLP、CV等领域的前沿算法，并解决框架的稳定性、效率、易用性等问题，致力于打造最好用的深度学习平台，服务广大AI开发者，助力我国人工智能行业的蓬勃发展。
报告内容：深度学习框架的出现极大地推动了深度学习技术的发展，比如：传统方法需要几万行代码才能完成的翻译系统，通过使用深度学习框架，只需要两千行代码就可以完成；一个前沿算法的提出，通常只需要在基线上改动几十行代码。本次报告将介绍当前国内唯一自主研发、开源开放的深度学习框架——飞桨(PaddlePaddle)的核心技术，对比业界同类产品所具有的优势，以及在NLP、CV等领域前沿算法的应用实践情况。
飞桨（PaddlePaddle）核心技术与应用实践
胡晓光老师的报告主要包含四个方面，分别为飞桨总体介绍、飞桨核心框架、飞桨新特性和飞桨模型应用。胡晓光老师首先讲了人工智能技术的发展史，从1950年的图灵测试到现在的深度学习技术，主要经历了三个阶段，分别为逻辑推理、专家系统、机器学习/深度学习。提及深度学习技术企业应用流程，他讲到应该先确立业务应用目标，即先定位问题，再明确指标，然后进行数据采集和处理以及算法搭建，接着进行训练调优，最后预测部署。这一过程离不开具备官方支持算法、并行分布式计算以及基于高性能推理引擎的深度学习框架的支持。在介绍飞桨的全景图之前，先讲了飞桨的演进过程：由飞桨基础框架到飞桨实验平台，最后到飞桨深度学习全功能套件，进而包括展示了包括由服务平台、核心框架和模块及组件三个部分组成的飞桨全景图。
接着从飞桨支持的三大AI场景（建模、训练和服务）出发，讲到了飞桨的核心框架。该核心框架由组网模块、模型训练、模型表达与优化和PaddleServing等模块组成。其中，组网模块包含Python API；模型训练模块包含训练Runtime和CPU/GPU；模型表达与优化模块包含模型Program、统一中间表达和中间表达优化；PaddleServing模块包含服务器预测库API、预测库Runtime、移动端预测库API和移动端预测库RunTime。Python API由底层和顶层构成，底层包含组网类底层API和执行类底层API。组网类底层API的作用为通用、控制、计算和优化等，而执行类底层API的作用为训练、预测和分布式等。顶层支持CV模型、NLP模型、推荐模型和语音模型等。
然后又讲到了执行规划好的计算过程、用户和框架的分工以及飞桨架构图。计算过程主要包含编译时（CompileTime）和运行时（RunTime）两个过程。用户和框架的分工包含两个阶段，即构建阶段和执行阶段。飞桨的架构包含Python前端和C++后端等。并以房价预测和生成计算图为例进行了详细的讲解。
飞桨新特性包括业界首个视频分类模型库、语义表示模型ERNIE、分布式训练性能大幅提升、服务部署能力、模型压缩能力和强化学习PARL等。
飞桨支持高性能推理引擎，部署功能全面，具有多平台部署能力，可以部署在Paddle服务器、PaddleMobile和Paddle Anywhere等平台上。百度产品线验证的飞桨Serving框架，具有完备的在线服务能力、硬件设备支持完备、内置支持模型和批量预测的功能。此外还具有预测引擎优化、移动端预测引擎高速和AutoDL网络结构自动设计等特性。
飞桨支持百度scale的全功能并行分布式训练。经过了百度数据规模验证，每天要支持百亿级别训练日志规模，包括手百Feed流推荐排序、Feed广告排序、百度翻译机器翻译和好看APP个性化召回等。支持稠密参数和稀疏参数任务：大规模稠密参数的任务包含图像分类、机器翻译等计算密集度高的任务，参数的同步方式为同步Collective操作，GPU并行训练速度在主流任务表现优异；超大规模稀疏参数的任务包含CTR预估、语义匹配等数据吞吐量大的任务，参数同步方式为异步大规模稀疏参数服务器，CPU超大规模异步训练独具特色，支持千亿规模参数、数百节点并行训练。具有全功能分布式训练能力，具备CPU/GPU并行，同步、异步更新，多种通信方式的功能，是大规模稀疏参数服务器的Benchmark。
在讲飞桨模型应用时，先讲了飞桨全面的官方支持模型库，使用场景主要分为三大类，即智能推荐（PaddleRec）、智能视觉（PaddleCV）和智能文本处理（PaddleNLP），具体的使用场景有信息流、智能营销、视频分析、医学影像、智能驾驶、工业质检、舆情分析、搜索引擎、机器翻译和智能对话等。模型集合了图像分类、目标检测、人脸检测、图像语义分割、语义匹配和机器翻译等常见的模型。常见的应用案例有百度feed、好看视频、百度地图、百度OCR、百度糯米、百度搜索和百度翻译等。
PaddleCV支持的子领域有图像分类、目标检测、人脸检测、场景文字识别、关键点检测、语义分割、度量学习、图像生成和视频分类等，支持各个子领域的主流算法以及一些百度自研的算法，其中，部分算法还有预训练的模型。并以人脸检测算法PyramidBox和视频分类库支持算法为例进行了详细的说明。
PaddleNLP支持的子领域为词法分析LAC，语言模型、语义表示、语义匹配、情感倾向分析、阅读理解、机器翻译和语音识别等，支持LSTM、GRU、BERT和Transformer等常见NLP算法以及一些百度的自研算法，其中，部分算法还有预训练的模型。并以语义表示模型ERNIE和机器翻译Transformer模型为例进行了详细的讲解。
在具体的应用方面，胡晓光老师分享了红脂大小蠹虫情监测系统（AI 识虫）和精密零件智能分拣的案例。前者使用的技术为SSD目标检测算法，产品功能为通过目标检测模型识别红脂大小蠹虫，远程检测病虫害情况，产品价值包括小时级数据回传与检测，检测效率大幅提升，而传统方法专业人员需要深入林场，每周检测一次。后者使用的技术为ICnet语义分割模型，产品功能为通过语义分割模型识别精密零件瑕疵，实现自动分拣，应用价值为应用深度学习技术，只需要提供标注好的样本数据，可快速完成一个新零件或新缺陷的识别。同时大幅提升分拣效率和精度。误收率0.1%（5%误识情况下）。
此外，飞桨在其他的行业应用中也起到了很大的作用，与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成AI能力赋能，如农业，智能桃子分拣机节约90%的人力成本；林业，病虫害监测识别率达到90%；工业，公共场所控烟；零售，商品销量预测单店生鲜报损降低30%；人力，AI建立匹配系统5倍面邀成功率；制造，智能零件分拣人工效率增加1倍；石油，地震波藏油预测；通讯，基站网络故障预警；地产，智能楼宇管理制冷系统节电20%；汽车，充电桩故障预警准确率达90%。
最后，胡晓光老师介绍了如何使用飞桨，向大家推荐了飞桨的网站、文档、项目github、模型库和教程。如果有想使用飞桨的模型库来开发程序的小伙伴，可以看一下干货满满的模型库的网站（https://github.com/paddlepaddle/models）。
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来源：oschina
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