PaddlePaddle

PaddlePaddle, créé par le plus grand moteur de recherche chinois Baidu, se positionne comme une alternative plus conviviale à DSSTNE (Amazon), TensorFlow (Google) et CNTK (Microsoft). Il s'agit d'une plateforme de R&D axée sur les réseaux neuronaux. En huit ans d'existence, PaddlePaddle a attiré plus de 4 millions de développeurs et plus de 157 000 entreprises utilisent les produits développés sur sa plateforme.

Dans le monde d'aujourd'hui, les logiciels libres rivalisent avec les solutions commerciales. Les grandes entreprises modifient souvent le code pour l'adapter à leurs besoins spécifiques. Cette personnalisation leur permet de répondre à leurs exigences, de réduire les coûts d'audit et d'attirer des spécialistes compétents dans le projet en raison de la transparence du code.

La plateforme se compose de trois éléments principaux :

1. Development and Training. Il s'agit des cadres Paddle et PALM, ainsi que des outils permettant de travailler avec des réseaux neuronaux hébergés dans le nuage. L'outil Paddle Quantum est particulièrement remarquable, car il se concentre sur la mise en œuvre de l'apprentissage automatique quantique.
2. Models. Ce composant comprend un référentiel de modèles spécialisé et des outils permettant de résoudre des problèmes courants tels que la détection d'objets. Il comprend également un "zoo" de modèles pré-entraînés, principalement utilisés à des fins de démonstration.
3. Deployment. Ce dernier composant gère l'application directe des modèles créés sur la plateforme. Il fournit des bibliothèques d'inférence et des cadres complets tels que Paddle.js.

PaddlePaddle offre aux développeurs une bibliothèque de plus de 400 modèles pré-entraînés couvrant un large éventail de tâches dans différents domaines. Ces modèles sont accompagnés d'outils avancés pour une utilisation efficace et une adaptation aux besoins spécifiques du projet. Pour aider les utilisateurs à maîtriser la plateforme et à maximiser son potentiel, les développeurs ont publié une documentation détaillée avec des instructions et des descriptions des fonctionnalités.

Parallèlement à la méthode de déploiement officielle, une autre option est disponible directement auprès de Nvidia. Les versions actuelles de PaddlePaddle, complètes avec les bibliothèques et dépendances nécessaires, sont emballées dans des conteneurs Docker et prêtes à être téléchargées. Cette approche est particulièrement intéressante pour ceux qui recherchent un environnement rapide, prêt à l'emploi, ne nécessitant aucune configuration manuelle et fonctionnant de manière cohérente sur différentes plateformes matérielles.