以落地考验价值，大模型的产业大考来了( 四 )

在推理部署方面，飞桨支持大模型高效推理，并提供服务化部署能力。而为了适配更多场景、更苛刻环境和更极致推理性能，飞桨利用计算融合等方式进行全方位性能优化，并通过软硬协同的稀疏量化进一步加速。同时飞桨提供了蒸馏裁剪等丰富的压缩策略，将模型进一步小型化，实现高效部署。
新发布的全场景高性能AI部署工具FastDeploy解决大模型部署中的痛点问题。 FastDeploy覆盖多端、边和云场景的支持，加之大量简单易用的设计，在性能上做了极致优化。最核心的是将大模型的压缩能力和推理引擎的推理能力无缝衔接，实现压缩和推理的协同。

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为了让大模型产业落地更高效便捷，飞桨提供全套的产业化工具与平台，支持大模型的多样化应用。
一方面新发布了大模型训推一体开发套件PaddleFleetX ，让大模型的全流程研发更加便捷高效。大模型的开发、训练、小型化和推理对框架有很多不同的要求，因此PaddleFleetX开发套件瞄准了大模型的全流程，与飞桨的核心框架层及一系列底层能力全面对接，打通整个流程，在体验上实现升级。
另一方面，飞桨企业版AI开发平台EasyDL和BML也围绕大模型的技术应用进行了全新升级。在EasyDL零门槛AI开发平台预置了各种通用任务场景大模型，可以让AI应用开发者获得更好的模型训练效果。在BML全功能AI开发平台上，端到端的并行训练优化方案大幅提升了大模型训练性能；预置的基于大模型的场景模型生产线，让开发者在主流的场景开箱即用，快速构建大模型场景应用；新增的自动化推理服务监控能力，及时感知变化和问题，驱动反馈和迭代，让AI应用的高效迭代闭环。

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无论是文心大模型还是飞桨平台的升级，百度正朝促进产业智能化这一方向前进。王海峰博士曾发表观点称，深度学习正推进人工智能进入工业大生产阶段。此后得益于深度学习的突破以及自身飞桨平台的建设与发展，人工智能开始广泛实现产业落地，与产业结合的深度和广度不断拓展。同时随着大模型为人工智能发展带来新的机遇，开始引领深度学习平台的发展方向，并在今年迈入产业落地的关键年。
百度一方面持续升级飞桨平台，在技术、场景和生态领域齐头并进，逐渐打造成为中国最强的开源开放深度学习平台，为AI的产业化落地打下坚实的基础；另一方面推出产业级知识增强文心系列大模型，并与头部企业、机构合作打造行业大模型，在促进这些企业业务效率提升的同时，通过向相关领域更多业务的能力泛化，进而实现整个产业的智能化升级。
可以这么说，飞桨深度学习平台和文心大模型已经组成一个完整、体系化的基础平台，未来持续的升级与迭代必将为产业智能化升级提供全方位支撑。
正如王海峰博士所说，「深度学习平台+大模型的布局贯通从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI全产业链，夯实产业智能化基座，进一步加速产业智能化升级。」返回搜狐，查看更多
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