AIstudio
https://aistudio.baidu.com/aistudio/index
關於AI Studio
AI Studio是基於百度深度學習平台飛槳的一站式AI開發平台，提供在線編程環境、免費GPU算力、海量開源算法和開放數據，幫助開發者快速創建和部署模型。
EasyEdge
可基於多種深度學習框架、網絡結構的模型，快捷生成端計算模型及封裝SDK，適配多種AI芯片與操作系統。
基於Paddle Lite研發的端計算模型生成平台，能夠幫助深度學習開發者將自建模型快速部署到設備端。只需上傳模型，最快2分種即可生成端計算模型並獲取SDK。
http://ai.baidu.com/easyedge/
平台支持詳情可參見下表。
上傳模型支持框架：Caffe (ssd)、PyTorch (1.4) 、TensorFlow (1.14)、PaddlePaddle (1.6.2)
上傳模型支持網絡：VGG16、InceptionV3/V4、MobilenetV1、MobilenetV1-SSD、YoloV3等20種 （2020.1.17 新增支持YoloV3等網絡、NNIE芯片）
AI芯片加速支持：通用ARM芯片、通用x86芯片、英偉達GPU、高通Snapdragon GPU/DSP、英特爾Movidius VPU
、華為HiSilicon NPU、華為海思NNIE、蘋果A-Bionic
Paddle Lite
Paddle Lite的Github鏈接：
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
文檔：https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/
FPGA部署:https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/demo_guides/fpga.html
Paddle Lite致力於提供一套功能完整、易用、高性能的端側推理引擎，方便廣大開發者將應用部署到任何端側設備之上。對比最初的 beta 版本，正式版在編譯、文檔、性能、硬件支持、平台支持等方面都有了較大的改進提升。核心用途是將訓練出的模型在不同硬件平台場景下快速部署，根據輸入數據，執行預測推理得到計算結果，支持實際的業務應用。
paddle lite定位
PaddleHub
便捷地獲取PaddlePaddle生態下的預訓練模型，完成模型的管理和一鍵預測。配合使用Fine-tune API，可以基於大規模預訓練模型快速完成遷移學習，讓預訓練模型能更好地服務於用戶特定場景的應用。PaddleHub提供的預訓練模型涵蓋了圖像分類、目標檢測、詞法分析、語義模型、情感分析、視頻分類、圖像生成、圖像分割、文本審核、關鍵點檢測等主流模型。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
PaddleHub以預訓練模型應用為核心具備以下特點：
- 模型即軟件，通過Python API或命令行實現模型調用，可快速體驗或集成飛槳特色預訓練模型。
- 易用的遷移學習，通過Fine-tune API，內置多種優化策略，只需少量代碼即可完成預訓練模型的Fine-tuning。
- 一鍵模型轉服務，簡單一行命令即可搭建屬於自己的深度學習模型API服務完成部署。
- 自動超參優化，內置AutoDL Finetuner能力，一鍵啟動自動化超參搜索。
PaddleSlim
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim
一個模型壓縮工具庫，包含模型剪裁、定點量化、知識蒸餾、超參搜索和模型結構搜索等一系列模型壓縮策略。
對於業務用戶，PaddleSlim提供完整的模型壓縮解決方案，可用於圖像分類、檢測、分割等各種類型的視覺場景。 同時也在持續探索NLP領域模型的壓縮方案。另外，PaddleSlim提供且在不斷完善各種壓縮策略在經典開源任務的benchmark, 以便業務用戶參考。對於模型壓縮算法研究者或開發者，PaddleSlim提供各種壓縮策略的底層輔助接口，方便用戶復現、調研和使用最新論文方法。 PaddleSlim會從底層能力、技術咨詢合作和業務場景等角度支持開發者進行模型壓縮策略相關的創新工作。
PaddleCV
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV
基於 PaddlePaddle 深度學習框架開發的智能視覺工具，算法，模型和數據的開源項目。百度在 CV 領域多年的深厚積淀為 PaddleCV 提供了強大的核心動力。PaddleCV集成了豐富的CV模型，涵蓋圖像分類，目標檢測，圖像分割，視頻分類，動作定位，目標跟蹤，圖像生成，文字識別，度量學習，關鍵點檢測，3D視覺等 CV 技術。同時，PaddleCV 還提供了實用的工具，PLSC支持超大規模分類，PaddleSlim和PaddleLite支持工業級部署，以及 PaddleDetection、PaddleSeg面向產業的端到端開發套件，打通了模型開發、壓縮、部署全流程。
VisualDL
一個面向深度學習任務設計的可視化工具，包含了scalar、參數分布、模型結構、圖像可視化等功能，項目正處於高速迭代中，新的組件會不斷加入。
目前大多數DNN平台均使用Python作為配置語言，VisualDL原生支持python的使用， 通過在模型的Python配置中添加幾行，便可以為訓練過程提供豐富的可視化支持。
除了Python SDK之外，VisualDL底層采用C++編寫，其暴露的C++ SDK也可以集成到其他平台中， 實現原生的性能和定制效果。
ERNIE
持續學習語義理解框架艾尼（ERNIE）利用百度海量數據和飛槳（PaddlePaddle）多機多卡高效訓練優勢，通過深度神經網絡與多任務學習等技術，持續學習海量數據和知識。基於該框架的艾尼（ERNIE）預訓練模型，已累計學習10億多知識，助力各NLP任務顯著提升。
PARL
https://github.com/paddlepaddle/parl
一個高性能、靈活的強化學習框架。
-們提供主流強化學習算法實現，嚴格地復現了論文對應的指標。
-大規模並行支持。框架最高可支持上萬個CPU的同時並發計算，並且支持多GPU強化學習模型的訓練。
-可復用性強。用戶無需自己重新實現算法，通過復用框架提供的算法可以輕松地把經典強化學習算法應用到具體的場景中。
-良好擴展性。當用戶想調研新的算法時，可以通過繼承提供的基類可以快速實現自己的強化學習算法
AutoDL
https://github.com/PaddlePaddle/AutoDL
一種高效的自動搜索構建最佳網絡結構的方法，通過增強學習在不斷訓練過程中得到定制化高質量的模型。系統由兩部分組成，第一部分是網絡結構的編碼器，第二部分是網絡結構的評測器。編碼器通常以 RNN 的方式把網絡結構進行編碼，然后評測器把編碼的結果拿去進行訓練和評測，拿到包括准確率、模型大小在內的一些指標，反饋給編碼器，編碼器進行修改，再次編碼，如此迭代。經過若干次迭代以后，最終得到一個設計好的模型。
PaddleX
https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX
飛槳全流程開發客戶端，集飛槳核心框架、模型庫、工具及組件等深度學習開發全流程所需能力於一身，不僅為您提供一鍵安裝的客戶端，開源開放的技術內核更方便您根據實際生產需求進行直接調用或二次開發，是提升深度學習項目開發效率的最佳輔助工具。
將深度學習開發從數據接入、模型訓練、參數調優、模型評估、預測部署全流程打通，並提供可視化的使用界面， 省去了對各環節間串連的代碼開發與腳本調用，極大地提升了開發效率。
EasyDL
https://ai.baidu.com/easydl/
零算法訓練模型,無需機器學習專業知識，只需上傳並標注需要識別的示例數據即可一鍵訓練模型
EasyDL是百度大腦推出的定制化AI訓練及服務平台，支持面向各行各業有定制AI需求的企業用戶及開發者使用。支持從數據管理與數據標注、模型訓練、模型部署一站式AI開發流程，通過原始圖片、文本、音頻、視頻類數據經過EasyDL加工、學習、部署可發布為公有雲API、設備端SDK、本地化部署及軟硬一體產品。EasyDL產品從目標客戶及應用場景的角度分為經典版、專業版、零售版兩個核心產品。
- 經典版面向零算法基礎或者追求高效率開發AI的企業用戶，現已支持圖像分類、物體檢測、圖像分割、文本分類、視頻分類、聲音分類六類模型類型定制。
- 專業版面向AI初學者或AI專業工程師推出的AI模型訓練與服務平台，目前支持視覺及自然語言處理兩大技術方向，內置百度海量數據訓練的預訓練模型，可靈活腳本調參，只需少量數據可達到優模型效果。
- 零售版專門面向零售場景的ISV、零售行業服務商等企業用戶提供【商品識別場景】的AI服務獲取方案，支持面向貨架巡檢、自助結算台、無人零售櫃等商品檢測場景提供定制商品檢測訓練平台及標准商品檢測API兩類服務。