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并行分布式深度学***是一种通过将深度学***任务按数据并行、模型并行或混合并行等方式分解，并分配到多台计算机或计算节点（如CPU、GPU集群）上协同执行的技术，旨在加速大规模数据集和复杂模型的训练过程，通过并行计算提升效率、缩短训练时间，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等领域，是应对海量数据和高复杂度模型训练挑战、推动人工智能技术规模化落地的关键支撑技术之一。
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PaddlePaddle
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欢迎来到PaddlePaddle的GitHub主页。
PaddlePaddle（并行分布式深度学***）是一款易用、高效、灵活且可扩展的深度学平台，由百度科学家和工程师原创开发，旨在将深度学技术应用于百度的众多产品中。
我们的愿景是通过PaddlePaddle让每个人都能使用深度学***。你可以通过发布公告了解PaddlePaddle的最新功能。
核心特性
灵活性
PaddlePaddle支持多种神经网络架构和优化算法，便于配置复杂模型，例如带注意力机制的神经机器翻译模型或复杂的记忆连接模型。
高效性
为充分释放异构计算资源的能力，PaddlePaddle从计算、内存、架构、通信等多个层面进行优化，具体包括：
- 通过SSE/AVX指令集、BLAS库（如MKL、OpenBLAS、cuBLAS）或定制的CPU/GPU内核优化数学运算；
- 基于MKL-DNN库优化CNN网络；
- 高度优化的循环网络，可处理变长序列，无需填充；
- 针对高维稀疏数据模型，优化本地和分布式训练。
可扩展性
借助PaddlePaddle，可轻松使用多CPU/GPU和多台机器加速训练，通过优化通信实现高吞吐量和性能。
与产品结合
PaddlePaddle设计之初就考虑了部署便捷性。在百度内部，PaddlePaddle已被部署到众多高用户量的产品和服务中，包括广告点击率（CTR）预测、大规模图像分类、光学字符识别（OCR）、搜索排序、计算机病毒检测、推荐系统等。它在百度产品中广泛应用并产生了显著价值，希望你也能通过PaddlePaddle为自己的产品带来助力。
安装
建议参考官网中文文档进行安装。
文档
PaddlePaddle提供中英文文档，主要资源包括：
- 《深度学入门》：可在Jupyter Notebook中运行的在线互动学书籍，适合入门；
- 分布式训练：介绍如何在MPI集群上运行分布式训练任务；
- Python API：新API支持更简洁的代码编写；
- 如何贡献代码：欢迎参与贡献，感谢你的支持！
问题反馈
欢迎通过Github Issues提交问题和bug报告。
版权与许可
PaddlePaddle基于Apache-2.0许可证开源。
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"
常见问题
Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
Q3:流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
Q4:410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
Q5:manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
轩辕镜像下载加速使用手册
探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式
登录仓库拉取
通过 Docker 登录认证访问私有仓库
Linux
在 Linux 系统配置镜像加速服务
Windows/Mac
在 Docker Desktop 配置镜像加速
Docker Compose
Docker Compose 项目配置加速
K8s Containerd
Kubernetes 集群配置 Containerd
宝塔面板
在宝塔面板一键配置镜像加速
群晖
Synology 群晖 NAS 配置加速
飞牛
飞牛 fnOS 系统配置镜像加速
极空间
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绿联
绿联 NAS 系统配置镜像加速
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其他仓库配置
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