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特性提供高性能推理能力paddleslim，支持所有飞桨训练模型paddleslim，具有内存显存复用提升吞吐量细粒度OP融合减少计算量内置高性能CPUGPU内核等特点 移动端嵌入式部署 工具使用Paddle Lite 特点轻量级高性能通用硬件支持模型兼容性 模型压缩 工具使用PaddleSlim 策略提供模型剪；针对数据不足paddleslim的问题，PaddleX支持数据增强策略和迁移学习，帮助用户在有限paddleslim的数据中快速训练出满意的模型对于初学者，PaddleX整合了PaddleHub和PaddleSlim等工具，提供自动数据分析和超参推荐，提高了模型开发和调优的效率数据安全与隐私保护PaddleX支持本地开发，确保用户数据隐私它还提供算法加密功能；在深入探讨为何需要如PPQ这样的AI量化工具之前，让我们回顾一下与志佬的对话在交流中，我们得知了量化在实际场景下应用的复杂性，以及为何传统的一键式量化工具如paddleslim难以满足所有需求首先，不同指令集的加速性能差异，意味着在不同硬件平台上执行相同任务时，量化结果可能大相径庭其次，数据量的。

针对行业痛点，精准施策 PaddleX针对行业普遍的痛点，如数据不足和深度学习学习成本高，提供了有效的解决方案对于数据匮乏，PaddleX支持数据增强策略和迁移学习，帮助用户在有限的数据中快速训练出满意的模型而对于初学者，PaddleX整合了PaddleHub和PaddleSlim等工具，提供自动数据分析和超参推荐，让模型。

飞桨团队选择了YOLOv3模型，通过飞桨模型压缩工具PaddleSlim进行剪裁蒸馏量化，使之可以部署到内存有限的存量设备上，最后通过飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite成功部署上线，实现了输电通道的可视化巡检重大火情极速预警三飞桨生态建设 飞桨开源社区累计提交commits超过50万次，以PR或ISSUE提交形式的开源；PaddleSlim的特性包括简单易用的接口优秀的压缩效果和更强更灵活的功能PaddleSlim的功能包括模型剪裁量化训练知识蒸馏以及轻量级神经网络结构自动搜索和自动模型压缩在PaddleSlim的应用效果上，我们有经典的压缩基准测试以及LightNAS基准测试，此外，百度业务中也展示了轻量级模型搜索的实际应用效果对；预训练模型支持多种主流开源大模型，如BloomLLaMAOPT和ChatGLM等预训练与微调在预训练阶段支持LLaMA v1v2和GPT3等模型，同时提供全量和高效微调策略，如LoRA和Prefix Tuning模型优化与服务化模型压缩PaddleSlim提供了量化训练动态离线量化和静态离线量化等方法，有助于减小模型体积，提升。

内置高性能CPUGPU内核移动端嵌入式部署使用 Paddle Lite，具有轻量级高性能和通用性其特点包括轻量级 高性能 通用硬件支持 模型兼容性模型压缩使用 PaddleSlim，提供模型剪裁定点量化知识蒸馏超参搜索和模型结构搜索等策略其功能适用于各种视觉场景，并在NLP领域进行探索。

运行流程PaddleLite框架运行在PS上，通过PaddleLite与在用户空间执行代码的Intel_fpga_sdk交互，进而通过nnadrv驱动与内核空间交互，控制FPGA进行计算并接收其状态模型训练与优化 训练平台基于百度飞桨PaddlePaddle平台，使用PaddleDetection训练CNN模型剪枝与量化搭配PaddleSlim对模型进行剪枝和量化通过FP；PaddleSlim的自动化压缩工具ACTAuto Compression Tool提供了非结构化稀疏应用在剪枝的过程中和量化加速等功能ACT支持离线量化和量化训练QAT两种方式离线量化是在不改变模型训练过程的情况下，直接对训练好的模型进行量化而量化训练则是在模型训练过程中引入量化误差，使模型在量化后仍。

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