PaddleFleetX是基于飞桨深度学习框架开发的大模型套件，旨在提供高性能、灵活易用的大模型全流程应用能力，在开发、训练、精调、压推、推理、部署六大环节提供端到端全流程优化。
基于飞桨动静统一的开发模式，大模型套件全面使用动态图开发，在Generate API中可自动完成算子融合具备静态图的调试性能。全场景统一训练器Trainer可以轻松完成4D混合并行的配置，在预训练与精调环节皆可使用。
飞桨针对大模型训练，对数据读取、混合精度计算策略、高性能算子库、并行策略自动寻优、流水线调度的整个全流程实现优化，助力文心大模型训练速度提升3倍。
提供了主流的精调算法，包括SFT、Prefix-Tuning、LoRA三种主流的精调算法，有效降低的大模型训练的资源门槛。统一的训练器Trainer实现了预训练加速技术在精调场景的复用，并通过变长数据流优化大幅提升精调性能。
飞桨自研的Shift-SmoothQuant算法相比SmoothQuant算法可以实现更平滑的激活分布，有效提升量化后模型的精度度和生成结果的稳定性。通过PaddleSlim的大模型压缩工具，我们在 C-Eval 和 NL2SQL 两个数据集上对主流开源大模型可以实现无损量化。更多技术介绍与使用说明可以参考PaddleSlim。
Paddle Inference针对大模型Prompt阶段与Token Generation阶段的计算特性的不同，在通用场景提供静态量化，在访存受限场景提供混合量化与低比特的推理方案。
由于大模型生成场景解码阶段耗时较长，且不同Query下生成长度不一，为了最大化服务吞吐，我们在FastDeploy服务框架结合推理引擎实现了动态插入技术，科实时感知服务负载，动态插入用户请求最大化推理硬件利用率。
基于PaddleFleetX的核心能力，我们在PaddleNLP中提供了丰富的大语言模型全流程开发与应用示例，更多详细使用说明可以参考PaddleNLP大语言模型。
除了大语言模型外，PaddleFleetX还提供跨模态大模型的开发与训练，如多模态预训练、文生图扩散模型等，覆盖图片、文本、视频和音频等模态，更多详细使用说明可以参考PaddleMIX。
在生物计算领域，基于飞桨4D并行策略与高性能优化，我们在PaddleHelix中提供众多业界领先的生物计算预训练模型，更多详细使用说明可以参考PaddleHelix。
@misc{paddlefleetx,
title={PaddleFleetX: An Easy-to-use and High-Performance One-stop Tool for Deep Learning},
author={PaddleFleetX Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleFleetX}},
year={2022}
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PaddleFleetX 基于 Apache 2.0 license 许可发布。