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## 简介与特性 - PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。 - **【模型种类丰富】**: 涵盖CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流五大品类的 300+ 预训练模型,全部开源下载,离线可运行。 - **【超低使用门槛】**:无需深度学习背景、无需数据与训练过程,可快速使用AI模型, - **【一键模型快速预测】**:通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用,可快速体验模型效果。 - **【一键模型转服务化】**:一行命令,搭建深度学习模型API服务化部署能力。 - **【十行代码迁移学习】**:十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务 - **【跨平台兼容性】**:可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统 ## 近期更新 - **2021.04.27**,发布v2.1.0版本。【1】新增轻量级中文对话模型plato-mini,新增基于VOC数据集的高精度语义分割模型2个,语音分类模型3个。【2】新增图像语义分割、文本语义匹配、语音分类等相关任务的Fine-Tune能力以及相关任务数据集;完善部署能力:【3】新增ONNX和PaddleInference等模型格式的导出功能。【4】新增[BentoML](https://github.com/bentoml/BentoML) 云原生服务化部署能力,可以支持统一的多框架模型管理和模型部署的工作流,[详细教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.1/demo/serving/bentoml/cloud-native-model-serving-with-bentoml.ipynb). 更多内容可以参考BentoML 最新 v0.12.1 [Releasenote](https://github.com/bentoml/BentoML/releases/tag/v0.12.1).(感谢@[parano](https://github.com/parano) @[cqvu](https://github.com/cqvu) @[deehrlic](https://github.com/deehrlic))的贡献与支持。【5】预训练模型总量达到[**【300】**](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)个。 - **2021.02.18**,发布v2.0.0版本,【1】模型开发调试更简单,finetune接口更加灵活易用。视觉类任务迁移学习能力全面升级,支持[图像分类](./demo/image_classification/README.md)、[图像着色](./demo/colorization/README.md)、[风格迁移](./demo/style_transfer/README.md)等多种任务;BERT、ERNIE、RoBERTa等Transformer类模型升级至动态图,支持[文本分类](./demo/text_classification/README.md)、[序列标注](./demo/sequence_labeling/README.md)的Fine-Tune能力;【2】优化服务化部署Serving能力,支持多卡预测、自动负载均衡,性能大幅度提升;【3】新增自动数据增强能力[Auto Augment](./demo/autoaug/README.md),能高效地搜索适合数据集的数据增强策略组合。【4】新增[词向量模型](./modules/text/embedding)61个,其中包含中文模型51个,英文模型10个;新增[图像分割](./modules/thirdparty/image/semantic_segmentation)模型4个、[深度模型](./modules/thirdparty/image/depth_estimation)2个、[图像生成](./modules/thirdparty/image/Image_gan/style_transfer)模型7个、[文本生成](./modules/thirdparty/text/text_generation)模型3个。【5】预训练模型总量达到[**【274】**](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist) 个。 - [More](./docs/docs_ch/release.md) ## **精品模型效果展示[【更多】](./docs/docs_ch/visualization.md)** ### **图像类(161个)** - 包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、人脸/人体/手部关键点检测、人像分割、80+语言文本识别、图像超分/上色/动漫化等
- 感谢CopyRight@[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)、[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)、[PaddleGAN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN)、[AnimeGAN](https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGANv2)、[openpose](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose)、[PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)、[Zhengxia Zou](https://github.com/jiupinjia/SkyAR) 提供相关预训练模型,训练能力开放,欢迎体验。 ### **文本类(129个)** - 包括中文分词、词性标注与命名实体识别、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、中文的评论情感分析、中文色情文本审核等
- 感谢CopyRight@[ERNIE](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE)、[LAC](https://github.com/baidu/LAC)、[DDParser](https://github.com/baidu/DDParser)提供相关预训练模型,训练能力开放,欢迎体验。 ### **语音类(3个)** - TTS语音合成算法,多种算法可选 - 感谢CopyRight@[Parakeet](https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet)提供预训练模型,训练能力开放,欢迎体验。 - 输入:`Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.` - 合成效果如下:
deepvoice3 fastspeech transformer



### **视频类(8个)** - 包含短视频分类,支持3000+标签种类,可输出TOP-K标签,多种算法可选。 - 感谢CopyRight@[PaddleVideo](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo)提供预训练模型,训练能力开放,欢迎体验。 - `举例:输入一段游泳的短视频,算法可以输出"游泳"结果`
## ===划重点=== - 以上所有预训练模型全部开源,模型数量持续更新,欢迎**⭐Star⭐**关注。
## 欢迎加入PaddleHub技术交流群 - 在使用模型过程中有任何问题,可以加入官方微信群,获得更高效的问题答疑,与各行各业开发者充分交流,期待您的加入。
如扫码失败,请添加微信15704308458,并备注“Hub”,运营同学会邀请您入群。
## 快速开始
```python !pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple !pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple import paddlehub as hub lac = hub.Module(name="lac") test_text = ["今天是个好天气。"] results = lac.cut(text=test_text, use_gpu=False, batch_size=1, return_tag=True) print(results) #{'word': ['今天', '是', '个', '好天气', '。'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n', 'w']} ``` ## 许可证书 本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。 ## 致谢开发者

我们非常欢迎您为PaddleHub贡献代码,也十分感谢您的反馈。 * 非常感谢[肖培楷](https://github.com/jm12138)贡献了街景动漫化,人像动漫化、手势关键点识别、天空置换、深度估计、人像分割等module * 非常感谢[Austendeng](https://github.com/Austendeng)贡献了修复SequenceLabelReader的pr * 非常感谢[cclauss](https://github.com/cclauss)贡献了优化travis-ci检查的pr * 非常感谢[奇想天外](http://www.cheerthink.com/)贡献了口罩检测的demo * 非常感谢[mhlwsk](https://github.com/mhlwsk)贡献了修复序列标注预测demo的pr * 非常感谢[zbp-xxxp](https://github.com/zbp-xxxp)和[七年期限](https://github.com/1084667371)联合贡献了看图写诗中秋特别版module、谣言预测、请假条生成等module * 非常感谢[livingbody](https://github.com/livingbody)贡献了基于PaddleHub能力的风格迁移和中秋看图写诗微信小程序 * 非常感谢[BurrowsWang](https://github.com/BurrowsWang)修复Markdown表格显示问题 * 非常感谢[huqi](https://github.com/hu-qi)修复了readme中的错别字 * 非常感谢[parano](https://github.com/parano)、[cqvu](https://github.com/cqvu)、[deehrlic](https://github.com/deehrlic)三位的贡献与支持