深度学习利器Paddle：探索AI编程新境界

百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试

深度探索：百度Senta情感分析工具的实战体验与在线测试

在自然语言处理的璀璨星河中，情感分析无疑是其中一颗闪耀的明星。回首去年，我参与AI Challenger比赛时，对细粒度情感分析赛道产生了浓厚兴趣，那时我尝试编写了一个fastText版本的解决方案，AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析 fastText Baseline，这个项目至今仍深受同学们的喜爱与支持，star量不断攀升。

周末，我有幸体验了百度的深度学习中文情感分析工具——Senta，这款工具的便捷性令人惊艳。为了让更多人了解其魅力，我将它引入了AINLP公众号的对话环节，让读者能够即刻一试身手。如果你对中文情感分析感兴趣，不妨跟着我的步伐，开始你的在线测试之旅。

安装和使用Senta，步骤简单明了。首先，在Ubuntu 16.04的Python 3.x环境中，通过pip轻松安装：pip install paddlepaddle（选择CPU版本），接着安装PaddleHub：pip install paddlehub。接下来，你可以参考官方提供的Demo脚本，PaddleHub/demo/senta/senta_demo.py，进行实际操作。

在iPython中，你可以像这样调用Senta进行情感分析：当输入“我恨自然语言处理”时，Senta会给出中性标签，但负向情感的概率更高，这就是它的聪明之处。想了解更多测试实例，可以参阅这篇深入解析的文章：17行代码做情感分析？PaddlePaddle的Senta-BiLSTM带你领略深度学习的魔力。

Senta的卓越性能离不开其背后的开源代码和详尽的文档。想进一步探索其内部机制？百度Senta的GitHub地址是：https://github.com/baidu/Senta，那里有丰富的资源等待你去发掘。此外，知乎专栏也有相关实战教程：飞桨PaddlePaddle实战：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60583819，让你在实践中提升技术。

对于那些不想动手，只想直接体验的朋友们，那就来AINLP公众号吧！只需在对话框输入“中文情感分析: 测试内容”，Senta就会为你快速分析，给出精准的情感反馈。

结语：百度Senta，一款既实用又强大的情感分析工具，无论你是初入此道的新手，还是经验丰富的开发者，都能在其中找到适合自己的学习路径。现在就行动起来，让情感分析的力量，为你的项目添上一抹智慧的色彩。

深科普：认识飞桨

深入探索百度飞桨：推动AI进步的基石与力量

百度的飞桨深度学习框架，如同朱熹诗句中的灵动之舟，承载着多项尖端AI技术，如自动驾驶的Apollo和知识生成的文心ERNIE。飞桨的名字寓意着AI发展的迅猛推进，它借鉴了机器自我学习的原理，致力于通过深度学习让机器理解和创造规则，与人类智慧并肩前行。

面对编程世界的高门槛和效率瓶颈，百度以飞桨为利器，破茧成蝶。它旨在简化AI模型的开发过程，降低编程难度，让智能社会的构建之路更为顺畅。飞桨框架的诞生，正是为了降低创新的门槛，赋能更多开发者，加速AI的广泛应用和普及。

作为深度学习领域的重要框架，飞桨与Tensorflow和PyTorch并肩，由百度这样的科技巨头领导，其开源于2016年，正逢AI热潮的高峰，如同PC时代的操作系统，奠定了其在AI领域的核心地位。飞桨的特别之处在于其中文文档的丰富、全面开发工具以及对中国本土产业的深度融入，使得中国在全球AI创新版图中独树一帜。

语音识别技术的突破在2012年为飞桨铺平了道路，深度学习看似复杂，实则简化了开发者的工作。飞桨支持动态图和静态图，提供了灵活的开发选项。从模型训练的精细调优，到硬件适配的全面考虑，飞桨为各种部署场景（如本地服务器、云端和嵌入式设备）提供了定制化的解决方案，如Paddle Inference、Paddle Serving和Paddle Lite等，大大简化了模型部署的繁琐过程。

飞桨的核心价值在于它的实战导向。它与29款硬件设备深度适配，与多家国产芯片厂商紧密合作，满足不同层次开发者的需求。飞桨官方提供的270+成熟算法模型，覆盖广泛的行业领域，注重基础模型的实用性和通用性。2020年，飞桨吸引了265万开发者，诞生了34万个模型，服务超过10万家的企业，助力中国AI创新的繁荣发展。

王海峰等业界****推动产业智能化，飞桨通过AI人才培养计划，包括中国科学院大学的人工智能学院、百度深度学习师资培训等，致力于缩小人才缺口。飞桨学院如飞桨快车道，为产业技术人群提供了专业培训，EasyDL和BML平台则为不同开发者提供零门槛和专业级的AI开发选择，让AI技术触手可及。

飞桨的魅力: 飞桨的特色不仅在于底层架构，更在于其丰富的模型库、端到端开发套件、工具组件和易用的EasyDL和BML平台，它们共同构成了飞桨的坚实基础。

飞桨的优势: 虽起步较晚，但飞桨凭借其高效工具和易用性，迅速适应了中国AI市场的需求，弥补了人才短缺，推动了市场份额的增长，展示了中国AI力量的崛起。

个人感悟: 作为深度学习的探索者，我原本计划分享飞桨的科普，但内容的丰富性让我决定深入剖析。然而，现有的资料并不够透彻，所以我决定亲自揭示飞桨的更多故事。

未竟之志: 我计划通过一系列深入的报道，揭示飞桨在推动中国AI发展中的角色，以及它如何连接人才、技术和市场，为中国的智能社会建设贡献力量。

WebAI.js：快速部署 PaddleClas 模型至网页前端

开始探索WebAI.js的魅力，如何便捷地将PaddleClas的深度学习模型部署到网页前端，让AI的力量触手可及。

首先，理解并导入你的Paddle模型是关键。在AI Studio项目中，你需要熟练掌握如何导出Paddle推理模型，这一步旨在将模型从训练阶段转换为可用于实时预测的形式。

接着，为了实现跨平台兼容，你需要将Paddle模型转换为ONNX格式。ONNX是一种通用的神经网络模型交换格式，通过这种转换，你的模型能够在多种环境和设备上运行，包括浏览器的JavaScript环境。

然后，生成配置文件是部署过程中的重要步骤。你需要为WebAI.js创建一个配置文件，它定义了模型的结构、输入输出规格以及如何在前端调用。这个文件是模型在浏览器上运行的指令集，确保了模型与网页的无缝整合。

最后，一旦配置文件和ONNX模型准备就绪，快速部署就变得简单了。只需将它们加载到WebAI.js中，你就可以在无需额外代码的情况下，在用户浏览器上实时运行PaddleClas模型，无需服务器支持，实现真正的前端AI体验。

通过以上步骤，你将成功地将PaddleClas的智能融入网页，为用户提供即时、轻量级的AI服务，无需下载或安装任何额外软件。这就是WebAI.js的力量，让AI在浏览器上无所不在。

飞桨aistudio使用方法飞桨官网

飞桨(Paddle)AI Studio 是一款基于飞桨深度学习框架的深度学习开发环境，具有强大的深度学习计算和调试功能。以下是飞桨Aistudio的使用方法：

1.安装环境：

首先，需要在本地安装Java、Python和飞桨的相关包。可以通过以下命令进行安装：

pip install paddle-paddle

pip install paddle-flask

pip install paddle-jit

pip install paddle-remote

2.创建项目：

在本地目录下创建一个名为aistudio_project的新项目。

3.编写代码：

在aistudio_project目录下，打开aistudio_project.py文件，编写你的深度学习代码。

4.运行代码：

在终端中，进入到aistudio_project目录，并运行以下命令来运行代码：

python aistudio_project.py

5.调试代码：

在终端中，可以使用以下命令来调试代码：

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py

其中，model_name.py是你要调试的模型的文件名。

6.查看结果：

在终端中，运行以下命令来查看结果：

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py --log_file=aistudio.log

其中，model_name.py是你要调试的模型的文件名，--log_file参数用于将调试日志输出到指定的文件中。

以上就是飞桨Aistudio的使用方法。

飞桨Studio是一个基于飞桨深度学习框架的在线开发平台。使用方法如下：

首先，登录AIStudio网站并创建一个项目。然后，在项目中选择合适的环境，如Python、深度学习等。

接下来，可以通过上传数据集、编写代码、运行实验等方式进行深度学习任务的开发和训练。

AIStudio提供了丰富的工具和功能，如Jupyter Notebook、可视化工具、模型训练和部署等，方便用户进行深度学习任务的整个流程。

最后，可以将训练好的模型保存并部署到生产环境中。总之，飞桨AIStudio提供了一个便捷、高效的平台，帮助用户进行深度学习任务的开发和实验。

飞桨 & 英特尔联合优化AI算法CPU部署性能，推动产业低成本智能化升级

深度学习技术在工业、安防、金融、医疗、能源等各个行业中的应用，显著降低了成本并提高了效率。然而，为了满足深度学习算法对高性能计算芯片的需求，如GPU，企业往往面临高昂的硬件升级成本。这使得产业智能化升级在前期投入方面存在较大压力，尤其是对于已部署低性能设备的企业而言。例如，在工业领域，原有设备可能仅配备CPU，而深度学习任务则需要运算速度更快的GPU来处理，这将导致成本的大幅度提升。

那么，有没有可能在不升级硬件或使用低功耗芯片的情况下，提升算法性能呢？答案是肯定的。飞桨全流程开发工具PaddleX为产业开发者提供了多种高性能部署方案和详细的示例工程。飞桨是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，提供深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件及丰富工具组件。PaddleX作为飞桨产品矩阵中的一部分，为开发者提供了一套易于使用的开发方案，加速多种计算机视觉算法的开发、优化与部署。

借助飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite，开发者可以便捷地将模型部署至多种硬件平台，包括ARM CPU、Mali GPU、Adreno GPU、华为NPU以及FPGA等，同时支持新硬件的持续增加。此外，通过与英特尔的紧密合作，开发者可以利用OpenVINO提升飞桨模型在英特尔CPU、VPU等芯片上的性能。

全流程深度学习开发套件PaddleX提供了基于OpenVINO的完整部署方案，允许企业快速便捷地将深度学习算法模型部署至CPU工控机，实现算法升级，无需额外硬件配置。该方案包含丰富的实战案例与示例工程，为开发者提供了详尽的指导。

OpenVINO是英特尔为自家硬件开发的深度学习部署工具套件，支持多种英特尔硬件平台，包括CPU、VPU、iGPU、FPGA，并支持异构计算，显著加速深度学习模型在CPU设备上的预测性能。在边缘侧和云端场景中，OpenVINO通过神经计算棒等工具，可以在低性能设备上部署复杂的深度学习模型，拓展AI应用的边界。

借助PaddleX与OpenVINO的整合，开发者可以实现深度学习模型在CPU上的高效部署，满足工业、安防等场景的需求。提供的端到端案例包括但不限于工业质检、人像分割、遥感影像分割（RGB与多通道）、地块变化检测等。访问PaddleX Github主页可获取完整项目代码和更多支持。

在AI Studio上部署及测试ChatGLM-6B，全部安装步骤，调用代码及图形界面

在AI学习与实训社区AI Studio，探索PaddlePaddle框架下的深度学习应用，享受免费GPU算力的便捷。

引入PaddleNLP库，实现简单高效自然语言处理，集成业界优质预训练模型，满足开发者多样需求。

ChatGLM-6B作为商用级中文大模型，受到广泛好评，提供高性能、低成本部署解决方案。

访问ChatGLM官网与GitHub，获取详细信息。

案例代码已开源于AI Studio，包含安装步骤、调用代码与图形界面。

功能包括四个函数：一次性交流、多次交谈与图形界面交流，实现灵活的模型应用。

完成模型安装、封装调用函数与效果测试后，验证了ChatGLM-6B的优秀性能。

欢迎访问链接：ChatGLM-6B应用测试，包括全部安装步骤，封装好了调用代码及图形界面 - 飞桨AI Studio (baidu.com)。

如果觉得内容有帮助，欢迎三连：赞同、关注、分享。

飞桨aistudio使用方法

飞桨（Paddle）AIStudio是基于飞桨深度学习框架的开发环境，具备强大的计算与调试功能。为了使用此环境，用户需首先安装Java、Python及飞桨相关包。安装命令包括：

pip install paddle-paddle

pip install paddle-flask

pip install paddle-jit

pip install paddle-remote

安装完成后，接下来创建一个新的项目。在本地目录下创建一个名为aistudio_project的项目文件夹。

进入该项目文件夹后，打开aistudio_project.py文件，并在此文件中编写你的深度学习代码。

若需运行代码，切换至终端，进入aistudio_project目录并执行：

python aistudio_project.py

如需调试代码，使用以下命令：

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py

其中model_name.py为需要调试的模型文件名。

要查看结果，运行如下命令：

python -m paddle.flask.run --model-port=9245 model_name.py --log_file=aistudio.log

在此命令中，model_name.py依然是需要调试的模型文件名，而--log_file参数则用于将调试日志记录至aistudio.log文件。

以上步骤涵盖了飞桨Aistudio的基本使用方法，适合初学者快速上手。

值得注意的是，为了更好地利用AIStudio的功能，建议用户在编写代码时，遵循飞桨提供的最佳实践和规范。这不仅有助于提高代码质量，还能确保在调试过程中更加高效。在遇到问题时，用户可以查阅官方文档或社区支持，获取更多帮助。此外，AIStudio还支持多种模型训练和推理任务，用户可根据具体需求选择合适的工具和方法。

在开发过程中，用户可能会遇到一些常见的问题，如环境配置错误、代码编译失败等。针对这些问题，可以通过检查安装命令、确认文件路径是否正确、确保依赖库版本兼容等方法进行解决。若问题依旧存在，建议详细记录问题现象，以便更好地定位和解决。

飞桨Aistudio作为一款强大的深度学习开发环境，提供了从项目创建到代码调试、结果查看的一站式解决方案。通过上述步骤，用户可以快速搭建自己的深度学习项目，开展模型训练与测试工作。希望用户在使用过程中能够充分利用其功能，不断探索和实践，提升自己的深度学习技能。