飞桨（PaddlePaddle）是百度推出的一个开源的深度学习平台，旨在为开发者提供高效、易用、灵活的深度学习工具。以下是其主要功能：

飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/

飞桨核心框架

• 动静统一：飞桨是业内首个实现动静统一的深度学习框架，开发者可以默认使用动态图编程调试，一行代码即可转静态图训练部署，兼顾灵活性和效率。

• 易学易用：提供易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构，对普通开发者而言更容易上手，并具备领先的训练性能。

• 低代码开发：提供低代码开发的高层API，并且高层API和基础API采用了一体化设计，两者可以互相配合使用，做到高低融合，兼顾开发的便捷性和灵活性。

超大规模深度学习模型训练技术

• 千亿稀疏特征：率先实现了千亿稀疏特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力，解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题。

• 广泛并行模式：覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的广泛并行模式和加速策略，推出业内首个通用异构参数服务器架构、4D混合并行策略和端到端自适应分布式训练技术，引领大规模分布式训练技术的发展趋势。

多端多平台部署的高性能推理引擎

• 多端部署：支持将模型便捷地部署到云端、边缘端和设备端等不同平台上，结合训推一体的优势，让开发者拥有一次训练、随处部署的体验。

• 硬件适配：从硬件接入、调度执行、高性能计算和模型压缩四个维度持续对推理功能深度优化，整体性能领先。在硬件接入方面，飞桨拥有硬件统一适配方案，携手各大硬件厂商软硬一体协同优化，大幅降低硬件厂商的对接成本，并带来领先的开发体验，特别是对国产硬件做到了广泛的适配。

产业级开源模型库

• 丰富的模型库：建设了大规模官方模型库，算法总数超过700个，包含领先的预训练模型、深度学习开发者经过产业实践长期打磨的主流模型以及在国际竞赛中的夺冠模型。

• 端到端开发套件：提供面向语义理解、图像分类、目标检测、图像分割、文字识别（OCR）、语音合成等场景的多个端到端开发套件，满足企业低成本开发和快速集成的需求，助力快速产业应用。

• 产业级知识增强的文心大模型：已经形成涵盖基础大模型、任务大模型和行业大模型的三级体系，服务企业遍布能源、金融、工业、农业等多个行业。

工具组件

• PaddleHub：预训练模型管理和迁移学习组件，提供大量预训练模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、语音、推荐四大领域。通过Python API或者命令行工具，一行代码完成预训练模型的预测。结合Fine-tune API，几行代码完成迁移学习，是进行原型验证（POC）的首选工具。

• PaddleOCR：提供强大的光学字符识别（OCR）功能，支持多种语言和场景的文本识别。

• PaddleNLP：提供自然语言处理的工具和模型，支持文本分类、情感分析、机器翻译等多种任务。

• PaddleCV：提供计算机视觉的工具和模型，支持图像分类、目标检测、图像分割等多种任务。

• PARL：飞桨深度强化学习框架，具有高灵活性、可扩展性和高性能的特点，支持大规模的并行计算，覆盖DQN、DDPG、PPO、IMPALA、A2C、GA3C等主流强化学习算法。

开发与部署工具

• 分布式训练框架FleetAPI：支持大规模分布式训练，提供高效的并行计算能力。

• 云上任务提交工具PaddleCloud：支持在云端提交和管理训练任务，方便用户利用云端资源进行大规模训练。

• 多任务学习框架PALM：支持多任务学习，可以同时训练多个任务，提高模型的泛化能力。

• Paddle Lite：飞桨轻量化推理引擎，用于Mobile及IoT等场景的部署，有着广泛的硬件支持。

教育培训平台

• AI Studio：提供在线编程环境、丰富的教程和案例，帮助开发者快速上手和学习深度学习技术。

• 课程和认证：提供系统的深度学习课程和认证体系，帮助开发者提升技能，获得行业认可。

社区与支持

• 开源社区：拥有活跃的开源社区，开发者可以参与代码贡献、问题讨论和项目合作。

• 技术支持：提供7\*24小时的技术支持，帮助用户解决使用过程中遇到的问题。

新特性（飞桨框架3.0）

• 动静统一自动并行：优化了动静统一的半自动并行编程范式，显著简化了编程的复杂度。开发者无需深入研究手动并行编程的复杂概念和API，只需进行少量的张量切分标注，即可完成混合并行模型的构建。框架能够自动推导分布式切分状态并添加通信算子，同时还支持一键动转静分布式训练，从而大幅简化了混合并行训练代码的开发过程。

• 多硬件适配：为大模型硬件适配提供了功能完善且低成本的方案。新硬件仅需适配30余个接口，即可支持大模型的训练、压缩与推理。同时，飞桨提供了基于编译器的硬件接入方式，硬件厂商只需以插件的形式实现编译器的代码生成后端，便能实现与飞桨框架的高效适配。

• 高阶自动微分：通过反复应用一阶自动微分规则，可以轻松地获得高阶自动微分的结果。飞桨框架精心设计与实现了一套组合算子机制，不仅完美兼容动态图模式和静态图模式，而且在动态图模式下支持N+1阶微分的灵活拆分，同时在静态图模式下能够进行高效的编译器融合优化。