历史经验告诉我们：好的工具事半功倍，不好的工具处处添堵。
当AI如火如荼的落地各种场景，很多人蠢蠢欲动的想要学习如何入场这个“风口”，给自己的企业也加点buff，也算是添砖加瓦了。而已经“站在风里”的人们，却仍有不少人踌躇不前——技术是懂，但应用真的难做。究其原因，得到答案无外乎：手慢资源少，复杂投入高。
AI开发，特别是推动AI进入工业大生产阶段的 学习技术，的确复杂，烧钱，耗时间，那该怎么办呢？这时，你需要工具，一个高效节省开发时间、支持大规模数据训练、方便你多端多硬件灵活部署的好工具。它要开源开放、成熟完备，并足以支持产业级应用。市面上的 学习框架已不少，让我们来选选适合你的那一个。
首先，它要自主自研。经验告诉我们，国际形式眼花缭乱、千变万化，一切将底层技术的控制权留给他国的选择都是悲剧，被“釜底抽薪”卡脖子的事儿绝对是每个人，每个企业的痛中之痛。
其次，实践出真知。归根结底AI是一种“要在实践中磨炼，最终服务于实践”的科学商业的综合体。
因此，就 学习框架这样的工具来讲，成熟完备、易学易用很重要。而决定了框架“成熟可用”的最基础要素就是“场景”——框架好用，场景先行。推出框架的公司有场景吗？场景丰富吗？场景数据量大吗？等等这些因素都是选择框架时需要考虑的事情。
最后要看部署。如果说商业的本质是创造价值，那么AI开发的本质就是间接创造价值。一切AI开发的目的最终要回归价值，也就是落地执行，即部署。所以找一个方便适配各类硬件的开发工具，在最后一步能省不少事儿。
一图看懂：用飞桨框架2.0做AI开发是什么体验
就拿被称作国货之光的飞桨框架来说，首先它满足自主自研，没有“包裹外国的框架内核实际做本地汉化”的行为。
其次，在开发上，刚刚升级为2.0正式版的飞桨框架可支持用户使用动态图完成 学习相关领域全类别的模型算法开发，这标志着飞桨的动态图功能已经成熟完备，是不是很强大！
另外，从官方发布的信息来看，目前飞桨官方算法模型库已达到了270+，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐等多个领域，基本上已经覆盖了所有产业向主流应用需求。
在训练层面上，飞桨框架2.0在支持万亿规模稀疏参数基础上，也已实现支持千亿规模稠密参数模型训练。简单的来说就是它可以实现超大规模数据和模型的训练，而在针对这种“超大规模”训练时，一台机器效率多低呀而且根本难以“装得下”，那可是千亿万亿级数据量和超大模型。
所以为了高效高质量地实现如“丝般顺滑”的训练体验，飞桨可以支持将参数切分到多张 GPU 卡上训练，从而真正支持不同场景下的千亿规模稠密参数模型训练。
经历了开发，训练，在最后的部署环节上，就相当于视频剪好准备发布。在发布时，横屏还是竖屏，清晰度有怎样要求，大小有怎样的限制等等都跟其载体有关。AI模型部署也一样，不同硬件的适配要求对模型有着诸多限制。
当前包括英特尔、英伟达、ARM等诸多芯片厂商纷纷开展对飞桨的支持。飞桨还跟飞腾、海光、鲲鹏、龙芯、申威等CPU进行深入适配，并结合麒麟、统信、普华操作系统，以及百度昆仑、海光DCU、寒武纪、比特大陆、瑞芯微、高通、英伟达等AI芯片 融合，与浪潮、中科曙光等服务器厂商合作形成软硬一体的全栈AI基础设施。
截止目前，飞桨已经适配和正在适配的芯片或IP型号达到29种，处于业界领先地位。
全套加速，整得明明白白。当然每个人也要看自己的开发习惯，但通用情况来看，飞桨兼顾易用和性能的模型生产能力还是非常强大的。对于想转行AI，进入这个风口之地的开发者来说，搞定语言后直接用飞桨尝试实操也不失为一个好选择。
感兴趣的朋友可以开始你们的尝试了！
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