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　　如此簡(jiǎn)潔易用,得益于本次ERNIE語(yǔ)義理解開(kāi)源開(kāi)發(fā)套件的全新升級(jí)。借助國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架飛槳?jiǎng)討B(tài)圖優(yōu)勢(shì)，本次升級(jí)實(shí)現(xiàn)了“動(dòng)態(tài)圖”與“靜態(tài)圖”的完美結(jié)合，即“一套代碼，兩種運(yùn)行方式”，使得開(kāi)發(fā)者更加高效、方便的使用ERNIE解決工業(yè)生產(chǎn)中的各類(lèi)NLP問(wèn)題，達(dá)到簡(jiǎn)單幾行代碼即可實(shí)現(xiàn)基于ERNIE的文本分類(lèi)、情感分析等經(jīng)典N(xiāo)LP任務(wù)。

　　當(dāng)前，主流深度學(xué)習(xí)框架的編程方式主要包含“聲明式編程”和“命令式編程”兩種。通俗來(lái)說(shuō)，前者稱為“靜態(tài)圖”，是指用戶需要事先把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程定義好，再通過(guò)執(zhí)行器執(zhí)行;而后者則稱為“動(dòng)態(tài)圖”，是指用戶可以在Python解釋器中逐行輸入計(jì)算指令，而框架在后臺(tái)同步完成運(yùn)算。兩種方式各有優(yōu)勢(shì)，動(dòng)態(tài)圖“所見(jiàn)即所得”的特性可以快速實(shí)現(xiàn)最新的idea;而靜態(tài)化的運(yùn)算流程可以在脫離Python的生產(chǎn)環(huán)境中部署上線。

　　為了兼顧兩種優(yōu)勢(shì)，ERNIE開(kāi)源套件進(jìn)行了全新升級(jí)，推出了動(dòng)靜合一的ERNIE語(yǔ)義理解開(kāi)發(fā)套件。

　　新版ERNIE開(kāi)源套件突顯了模型易取易用性，簡(jiǎn)單幾行代碼就可以把ERNIE跑起來(lái)。整套核心代碼簡(jiǎn)單、清晰，使得開(kāi)發(fā)者，尤其是剛?cè)腴T(mén)NLP的新手玩家，可以學(xué)習(xí)各類(lèi)NLP任務(wù)的finetune，加載舊版本checkpoint、C++ inference API、ERNIE-server等每一個(gè)重要功能的細(xì)節(jié)。同時(shí)，新版ERNIE開(kāi)源套件還為廣大初學(xué)者提供了豐富的AI Studio教程，用戶無(wú)需自己提供GPU，即可運(yùn)行ERNIE來(lái)完成各類(lèi)NLP任務(wù)，做到了“人人有AI學(xué)”。除此以外，新版ERNIE的環(huán)境配置也很簡(jiǎn)單，大部分的依賴都可以通過(guò)pip安裝。

　　新版ERNIE套件最大程度地保證了邏輯的簡(jiǎn)潔，整體模型結(jié)構(gòu)核心代碼量較原來(lái)減少了41%，并采用了大家熟悉的面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)。幾乎所有的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算邏輯集中在ernie/modeling_ernie.py文件中，在這里你可以看到ERNIE所支持的全部NLP任務(wù)的源代碼。各個(gè)對(duì)象及其對(duì)應(yīng)的NLP任務(wù)可見(jiàn)下表：

　　對(duì)于初學(xué)NLP的玩家而言，最好的學(xué)習(xí)方式莫過(guò)于親自上手調(diào)試，把模型拆開(kāi)后，一步一步調(diào)試檢查其中的結(jié)果以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程的走向。為此，新ERNIE套件內(nèi)置了豐富的教程(https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE#%E6%95%99%E7%A8%8B)：你無(wú)需提供運(yùn)算資源，在網(wǎng)頁(yè)端即可運(yùn)行教程代碼。目前官方提供的示例教程包括：

　　這些教程既含有ERNIE原理解釋?zhuān)埠w了ERNIE的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程。例如在“萬(wàn)事不決問(wèn)ERNIE”中，通過(guò)一小段代碼，展示了ERNIE做閱讀理解任務(wù)的過(guò)程：

　　又例如，在“從0開(kāi)始學(xué)ERNIE”中，整個(gè)訓(xùn)練循環(huán)被濃縮成下面幾行:

　　除此之外，新ERNIE套件動(dòng)態(tài)執(zhí)行的代碼可以很方便地配合Python的debuger或者第三方IDE的調(diào)試模式(如PyCharm)，進(jìn)行逐行debug。例如，你可以在教程中任意地方插入ipdb的debug語(yǔ)句：

　　Python解釋器運(yùn)行到插入的語(yǔ)句時(shí)會(huì)自動(dòng)暫停，你可以在debugger的交互環(huán)境中輸入相應(yīng)的指令來(lái)觀察程序的狀態(tài)，如：

　　為了提升ERNIE的Finetune速度，最新ERNIE套件全新支持了分布式Finetune功能。依托飛槳?jiǎng)討B(tài)分布式API優(yōu)勢(shì)，開(kāi)發(fā)者僅需一個(gè)封裝:model = FD.parallel.DataParallel(model, ctx) ，模型便具備了分布式訓(xùn)練的能力。當(dāng)你在Python程序中顯式調(diào)用apply_collective_grads 時(shí)，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行一次全局通信來(lái)平均所有運(yùn)算進(jìn)程中產(chǎn)生的loss 梯度。你需要做的是，在運(yùn)行環(huán)境中使用啟動(dòng)器：paddle.distributed.launch 來(lái)在參與訓(xùn)練的每一張GPU卡上啟動(dòng)訓(xùn)練進(jìn)程。由啟動(dòng)器拉起來(lái)的進(jìn)程會(huì)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)對(duì)方并開(kāi)始多機(jī)通信。

　　為了保證動(dòng)態(tài)圖模型部署的性能，兼容針對(duì)靜態(tài)圖做的部署代碼性能優(yōu)化。開(kāi)發(fā)者可選擇通過(guò)TracedLayer.trace API將動(dòng)態(tài)模型序列化成為靜態(tài)模型使用:

　　在調(diào)用TracedLayer.trace API時(shí)，開(kāi)發(fā)者可動(dòng)態(tài)傳入兩個(gè)虛擬構(gòu)造出來(lái)的tensor;分別代表即將輸入的 token id 和 sentence type id ，paddle后臺(tái)會(huì)自動(dòng)追蹤ERNIE的forward 過(guò)程并把中間運(yùn)行的op序列化下來(lái)，成為靜態(tài)圖模型。隨后便可調(diào)用靜態(tài)圖 save_inference_model API將模型保存下來(lái)。如此保存下來(lái)的模型與舊版本模型并無(wú)二致。

　　得益于本次動(dòng)靜合一的全新升級(jí)，開(kāi)發(fā)者可以更方便地獲取ERNIE強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力，賦能各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，助燃智能經(jīng)濟(jì)騰飛。

　　百度在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域已有二十年的積累與沉淀，具備最前沿、最全面、最領(lǐng)先的技術(shù)布局，不僅專(zhuān)注于前瞻技術(shù)探索，更致力通過(guò)技術(shù)應(yīng)用解決實(shí)際問(wèn)題。飛槳是中國(guó)首個(gè)開(kāi)源開(kāi)放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)于一體。目前，飛槳累計(jì)開(kāi)發(fā)者數(shù)量194萬(wàn)，服務(wù)企業(yè)數(shù)量8.4萬(wàn)家，基于飛槳平臺(tái)產(chǎn)生了23.3萬(wàn)模型。飛槳助力開(kāi)發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)AI想法、快速上線AI業(yè)務(wù)，幫助越來(lái)越多的行業(yè)完成AI 賦能，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。