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@@ -12,17 +12,17 @@ PaddleX是基于飞桨核心框架、开发套件和工具组件的深度学习
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## 特点
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- **全流程打通**
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- - 数据准备:支持LabelMe,精灵标注等主流数据标注工具协议,同时无缝集成[EasyData智能数据服务平台](https://ai.baidu.com/easydata/), 助力开发者高效获取AI开发所需高质量数据。
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- - 模型训练:基于飞桨核心框架集成[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas), [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection), [PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)视觉开发套件,[VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)可视化分析组件,高效完成模型训练。
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- - 多端部署:内置[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)模型压缩工具和AES模型加密SDK,结合Paddle Inference和[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)便捷完成高性能且可靠的多端部署。
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+ - 数据准备:支持[EasyData智能数据服务平台](https://ai.baidu.com/easydata/)数据协议,通过平台便捷完成智能标注,低质数据清洗工作, 同时兼容主流标注工具协议, 助力开发者更快完成数据准备工作。
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+ - 模型训练:集成[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas), [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection), [PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)视觉开发套件,丰富地高质量预训练模型,更快实现工业级模型训练。
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+ - 模型优化:内置模型可解释性模块、[VisualDL](https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)可视化分析组件, 提供丰富的信息更好地理解模型,优化模型。
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+ - 多端部署:内置[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)模型压缩工具和AES模型加密SDK,结合Paddle Inference或[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)便捷完成高性能的多端安全部署。
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- **融合产业实践**
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- 精选飞桨产业实践的成熟模型结构,开放案例实践教程,加速开发者产业落地。
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- - 通过[PaddleHub](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)内置丰富的飞桨高质量预训练模型,助力开发者高效实现飞桨Master模式。
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- **易用易集成**
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- - PadldeX提供简洁易用的全流程API,几行代码即可实现上百种数据增强、模型可解释性、C++模型部署等功能。
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- - 提供以PaddleX API为核心集成的跨平台GUI界面,降低深度学习全流程应用门槛。
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+ - 统一易用的全流程API,5步完成模型训练,10行代码实现Python/C++高性能部署。
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+ - 提供以PaddleX为核心集成的跨平台可视化开发工具PaddleX-GUI,快速体验飞桨深度学习全流程。
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## 安装
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@@ -31,7 +31,7 @@ PaddleX提供两种开发模式,满足不同场景和用户需求:
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- **Python开发模式:** 通过Python API方式完成全流程使用或集成,该模型提供全面、灵活、开放的深度学习功能,有更高的定制化空间。
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-- **GUI开发模式:** 以PaddleX API为核心集成的跨平台GUI客户端,支持`Python开发模式`下的常用功能,以更低门槛的方式快速完成产业验证的模型训练。
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+- **GUI开发模式:** PaddleX-GUI支持`Python开发模式`下的常用功能,以更低门槛的方式快速完成产业验证的模型训练。
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开发者可根据自身需要按需选择不同的模式进行安装使用。
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