百度AI开发平台简介

AIstudio

https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
关于AI Studio
AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。

EasyEdge

可基于多种深度学习框架、网络结构的模型，快捷生成端计算模型及封装SDK，适配多种AI芯片与操作系统。
基于Paddle Lite研发的端计算模型生成平台，能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端。只需上传模型，最快2分种即可生成端计算模型并获取SDK。

平台支持详情可参见下表。

上传模型支持框架：Caffe (ssd)、PyTorch (1.4) 、TensorFlow (1.14)、PaddlePaddle (1.6.2)
上传模型支持网络：VGG16、InceptionV3/V4、MobilenetV1、MobilenetV1-SSD、YoloV3等20种 （2020.1.17 新增支持YoloV3等网络、NNIE芯片）
AI芯片加速支持：通用ARM芯片、通用x86芯片、英伟达GPU、高通Snapdragon GPU/DSP、英特尔Movidius VPU
、华为HiSilicon NPU、华为海思NNIE、苹果A-Bionic

Paddle Lite

Paddle Lite的Github链接：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
文档：https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/
FPGA部署:https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/demo_guides/fpga.html
Paddle Lite致力于提供一套功能完整、易用、高性能的端侧推理引擎，方便广大开发者将应用部署到任何端侧设备之上。对比最初的 beta 版本，正式版在编译、文档、性能、硬件支持、平台支持等方面都有了较大的改进提升。核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果，支持实际的业务应用。

paddle lite定位

PaddleHub

便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型，完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。PaddleHub提供的预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
PaddleHub以预训练模型应用为核心具备以下特点：

模型即软件，通过Python API或命令行实现模型调用，可快速体验或集成飞桨特色预训练模型。

易用的迁移学习，通过Fine-tune API，内置多种优化策略，只需少量代码即可完成预训练模型的Fine-tuning。

一键模型转服务，简单一行命令即可搭建属于自己的深度学习模型API服务完成部署。

自动超参优化，内置AutoDL Finetuner能力，一键启动自动化超参搜索。

PaddleSlim

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
一个模型压缩工具库，包含模型剪裁、定点量化、知识蒸馏、超参搜索和模型结构搜索等一系列模型压缩策略。
对于业务用户，PaddleSlim提供完整的模型压缩解决方案，可用于图像分类、检测、分割等各种类型的视觉场景。 同时也在持续探索NLP领域模型的压缩方案。另外，PaddleSlim提供且在不断完善各种压缩策略在经典开源任务的benchmark, 以便业务用户参考。对于模型压缩算法研究者或开发者，PaddleSlim提供各种压缩策略的底层辅助接口，方便用户复现、调研和使用最新论文方法。 PaddleSlim会从底层能力、技术咨询合作和业务场景等角度支持开发者进行模型压缩策略相关的创新工作。

PaddleCV

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV
基于 PaddlePaddle 深度学习框架开发的智能视觉工具，算法，模型和数据的开源项目。百度在 CV 领域多年的深厚积淀为 PaddleCV 提供了强大的核心动力。PaddleCV集成了丰富的CV模型，涵盖图像分类，目标检测，图像分割，视频分类，动作定位，目标跟踪，图像生成，文字识别，度量学习，关键点检测，3D视觉等 CV 技术。同时，PaddleCV 还提供了实用的工具，PLSC支持超大规模分类，PaddleSlim和PaddleLite支持工业级部署，以及 PaddleDetection、PaddleSeg面向产业的端到端开发套件，打通了模型开发、压缩、部署全流程。

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