PaddlePaddle

PaddlePaddle, creada por el mayor motor de búsqueda chino, Baidu, se posiciona como una alternativa más fácil de usar que DSSTNE (Amazon), TensorFlow (Google) y CNTK (Microsoft). Es una plataforma de I+D centrada en las redes neuronales. En sus ocho años de historia, PaddlePaddle ha atraído a más de 4 millones de desarrolladores, con más de 157.000 empresas que utilizan productos desarrollados a través de su plataforma.

En el mundo actual, el software de código abierto compite con éxito con las soluciones comerciales. Las grandes empresas suelen modificar el código para adaptarlo a sus necesidades específicas. Esta personalización les permite cumplir sus requisitos, reducir los costes de auditoría y atraer al proyecto a especialistas cualificados gracias a la transparencia del código.

La plataforma consta de tres componentes principales:

1. Development and Training. Incluye los marcos Paddle y PALM, junto con herramientas para trabajar con redes neuronales alojadas en la nube. La herramienta Paddle Quantum es especialmente destacable, ya que se centra en la implementación del aprendizaje automático cuántico.
2. Models. Este componente cuenta con un repositorio especializado de modelos y herramientas para resolver problemas comunes como la detección de objetos. También incluye un "zoo" de modelos preentrenados, utilizados principalmente con fines de demostración.
3. Deployment. Este último componente se encarga de la aplicación directa de los modelos creados en la plataforma. Proporciona bibliotecas de inferencia y marcos integrales como Paddle.js.

PaddlePaddle ofrece a los desarrolladores una biblioteca de más de 400 modelos preentrenados que cubren una amplia gama de tareas en diversos campos. Estos modelos vienen acompañados de herramientas avanzadas para un uso eficaz y su adaptación a las necesidades específicas de cada proyecto. Para ayudar a los usuarios a dominar la plataforma y maximizar su potencial, los desarrolladores han publicado una documentación detallada con instrucciones y descripciones de funciones.

Junto al método de despliegue oficial, existe una opción alternativa disponible directamente desde Nvidia. Las versiones actuales de PaddlePaddle, completas con las bibliotecas y dependencias necesarias, se empaquetan en contenedores Docker y están listas para su descarga. Este método es especialmente atractivo para aquellos que buscan un entorno rápido y listo para usar que no requiera configuración manual y que funcione de forma consistente en diferentes plataformas de hardware.