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PaddlePaddle

PaddlePaddle/Paddle

PaddlePaddleは、単一マシンおよび分散環境での高性能な学習と、クロスプラットフォームでのデプロイに対応するオープンソースの深層学習フレームワークです。

代替できる製品:TensorFlowPyTorch

GitHub で見る公式サイト
スター
24,137
フォーク
6,017
未解決の Issue
1,458
最終コミット
昨日

これは何？

PaddlePaddleは、中国で開発が始まり、2016年からオープンソースとして公開されている深層学習・機械学習フレームワークです。単一マシンでのモデル学習から分散学習まで対応し、学習済みモデルをさまざまなプラットフォームにデプロイできます。

現行世代のフレームワークでは、動的グラフと静的グラフの実行方式が統合され、自動並列化にも対応しています。開発者が単一カード構成に最小限のテンソル分割アノテーションを追加すると、フレームワークが分散並列化の戦略を選択します。また、同じコードベースで学習と推論の両方をサポートし、科学計算向けに高階自動微分、複素数演算、フーリエ変換も備えています。

プロジェクトには、ニューラルネットワークコンパイラと、複数のハードウェアチップ用ソフトウェアスタックに対応するプラグイン可能なアダプテーションレイヤーが含まれています。コアはC++で実装され、Pythonインターフェースを備えています。

主な機能

  • 01動的グラフと静的グラフの実行方式を統合
  • 02最小限のテンソル分割アノテーションに基づく自動分散並列化
  • 03高階自動微分、複素数演算、フーリエ変換
  • 04学習と推論に対応するニューラルネットワークコンパイラ
  • 05複数のハードウェアチップ用スタックに対応するプラグイン可能なアダプテーションレイヤー

ユースケース

  • 複数のマシンやアクセラレータカードを使った大規模モデルの学習
  • 微分方程式の微分が必要な科学計算
  • 学習からデプロイまで単一のフレームワークで対応する産業向け深層学習プロジェクト
  • 国内製または異種ハードウェアに合わせたモデルワークロードの適応

クイックスタート

  1. 1

    Quick Installページを開き、お使いのプラットフォーム向けのstable版またはnightly版を選択します

  2. 2

    英語のガイドを読んで基本を学びます

トピック

#deep-learning#machine-learning#distributed-training#neural-network#python#cpp#efficiency#paddlepaddle#scalability

よくある質問

Paddle とは？
PaddlePaddleは、単一マシンおよび分散環境での高性能な学習と、クロスプラットフォームでのデプロイに対応するオープンソースの深層学習フレームワークです。 PaddlePaddleは、中国で開発が始まり、2016年からオープンソースとして公開されている深層学習・機械学習フレームワークです。単一マシンでのモデル学習から分散学習まで対応し、学習済みモデルをさまざまなプラットフォームにデプロイできます。
Paddle は無料で使えますか？ライセンスは？
Paddle は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
Paddle は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。Paddle の最終コミットは 2026年11月5日 です。
Paddle は何に使えますか？
複数のマシンやアクセラレータカードを使った大規模モデルの学習 微分方程式の微分が必要な科学計算 学習からデプロイまで単一のフレームワークで対応する産業向け深層学習プロジェクト 国内製または異種ハードウェアに合わせたモデルワークロードの適応
Paddle のインストール方法は？
Quick Installページを開き、お使いのプラットフォーム向けのstable版またはnightly版を選択します 英語のガイドを読んで基本を学びます
Paddle はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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