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PaddlePaddle

PaddlePaddle/Paddle

PaddlePaddle은 단일 머신 및 분산 고성능 학습과 크로스 플랫폼 배포를 지원하는 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다.

대체할 수 있는 제품:TensorFlowPyTorch

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어떤 프로젝트인가요?

PaddlePaddle은 중국에서 처음 개발되어 2016년부터 오픈소스로 공개된 딥러닝 및 머신러닝 프레임워크입니다. 단일 머신 학습과 분산 학습을 모두 지원하며, 학습한 모델을 여러 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

최신 세대 프레임워크는 동적 그래프와 정적 그래프 실행을 통합하고 자동 병렬화를 제공합니다. 개발자가 단일 카드 설정에 텐서 분할 어노테이션을 최소한으로 추가하면 프레임워크가 분산 병렬 전략을 선택합니다. 또한 하나의 코드베이스에서 학습과 추론을 모두 지원하며, 과학 컴퓨팅을 위한 고차 자동 미분, 복소수 연산, 푸리에 변환을 포함합니다.

프로젝트에는 신경망 컴파일러와 여러 하드웨어 칩 소프트웨어 스택에 적용할 수 있는 플러그인 방식의 어댑테이션 레이어가 포함되어 있습니다. 코어는 C++로 작성되었으며 Python 인터페이스를 제공합니다.

핵심 기능

  • 01동적 그래프와 정적 그래프 실행 통합
  • 02최소한의 텐서 분할 어노테이션으로 제어하는 자동 분산 병렬화
  • 03고차 자동 미분, 복소수 연산 및 푸리에 변환
  • 04학습과 추론을 위한 신경망 컴파일러
  • 05여러 하드웨어 칩 스택에 적용할 수 있는 플러그인 방식의 어댑테이션 레이어

활용 사례

  • 여러 머신이나 가속기 카드에 걸친 대규모 모델 학습
  • 미분 방정식의 미분 계산이 필요한 과학 컴퓨팅
  • 학습부터 배포까지 하나의 프레임워크가 필요한 산업용 딥러닝 프로젝트
  • 국산 또는 이기종 하드웨어에 맞춘 모델 워크로드 적용

빠른 시작

  1. 1

    Quick Install 페이지를 열고 플랫폼에 맞는 stable 또는 nightly 릴리스를 선택하세요

  2. 2

    영어 가이드를 읽고 기본 사항을 익히세요

토픽

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자주 묻는 질문

Paddle은(는) 무엇인가요?
PaddlePaddle은 단일 머신 및 분산 고성능 학습과 크로스 플랫폼 배포를 지원하는 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. PaddlePaddle은 중국에서 처음 개발되어 2016년부터 오픈소스로 공개된 딥러닝 및 머신러닝 프레임워크입니다. 단일 머신 학습과 분산 학습을 모두 지원하며, 학습한 모델을 여러 플랫폼에 배포할 수 있습니다.
Paddle은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Paddle은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Paddle은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. Paddle의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
Paddle은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
여러 머신이나 가속기 카드에 걸친 대규모 모델 학습 미분 방정식의 미분 계산이 필요한 과학 컴퓨팅 학습부터 배포까지 하나의 프레임워크가 필요한 산업용 딥러닝 프로젝트 국산 또는 이기종 하드웨어에 맞춘 모델 워크로드 적용
Paddle는 어떻게 설치하나요?
Quick Install 페이지를 열고 플랫폼에 맞는 stable 또는 nightly 릴리스를 선택하세요 영어 가이드를 읽고 기본 사항을 익히세요
Paddle은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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