深度学习平台可以解决什么问题？

深度学习平台解决大模型落地关键挑战，释放大模型潜能。

一、实现算法模型创新开发

从编程范式来说，当前主流深度学习平台均支持动静统一的编程范式，即同时支持动态图和静态 图两种类型，在实现动态图高效开发训练的同时，也支持开发后一行代码转静态图的训练加速和 部署，可以大幅度提升开发者算法研发准确率和生产部署效果。从算法模型库来说，深度学习平 台作为模型开发后资产沉淀的主要承载，可提供业界领先的算子和模型结构，帮助开发者基于大 模型进行下一步调优和创新，提升研发和应用效率。从工具组件来说，深度学习平台不断融合强 化学习、联邦学习、图学习、量子计算、生物计算等前沿技术，提供所需的专业化框架套件和解决 方案，满足大模型在广泛应用场景的落地需求，例如飞桨打造图学习框架PGL，提供异构图数据采 样和存储能力，以及图卷积神经网络、图注意力网络、基于图卷积的无监督学习网络等模型，并结 合分布式嵌入存储能力实现大规模分布式训练。

二、支持企业全流程协同管理

大模型是人工智能算法的先进性成果，还需配合深度学习平台提供覆盖数据管理、模型开发、训 练调优、推理部署、协同监管为一体的全流程研发套件，来满足企业用户侧的应用服务系统化开 发管理需求。深度学习平台通过端到端的开发部署能力，纵深打造专业化能力套件，配合通用大 模型、任务大模型以及行业大模型，赋能政府和企业不同场景下的自主AI模型开发。例如百度全功 能AI开发平台BML整合底层开源框架以及上层数据处理、模型开发建模、模型训练管理以及端侧 部署能力，支持多种方式建模和调参选择，辅助企业实现一站式模型定制能力。

三、加快大模型训练部署

在模型训练方面，数亿参数的大模型读写、存储和训练成本巨大，因此需要深度学习平台提供高 效的大规模分布式训练技术，根据模型参数以及训练数据量的不同，实现底层资源弹性调度管 理，全自动选择最优并行策略技术、高效计算及通信技术。另外，面对多样化的底层硬件，深度学 习平台也需要加快GPU、CPU、ASIC、FPGA等多类型芯片的软硬适配，从而在自定义优化、统一硬 件接口、自动化编译等方面提升模型训练速度。在模型部署方面，深度学习平台需要满足大模型 的云边端部署推理需求，覆盖服务器端、移动端、边缘端、网页端等不同硬件场景的推理引擎，并 提供模型压缩工具对大模型进行蒸馏、剪枝来适配端侧设备的性能要求和存储条件。同时，平台 也需提供统一的API接口，助力开发者进行无代码调用部署。