PaddleX 3.0 正式版

PaddleX3.0 汇聚了飞桨多年的精选模型，涵盖多个不同的AI方向，并且在此基础上，统一了模型的接口，降低了模型开发的难度。PaddleX3.0提供了多模型组合使用的方式、提供了较多产业级方便易用的pipeline，并提供了多种模型部署的工具。基于PaddleX3.0，可以快速完成AI应用的开发和落地。PaddleX3.0 一共经历过6个版本，本次发布为PaddleX3.0正式版。相比2.x版本，3.0版本的主要能力如下：

丰富的模型库：

• 模型丰富： PaddleX3.0 包含270+模型，涵盖了图像（视频）分类/检测/分割、OCR、语音识别、时序等多种场景。
• 方案成熟： PaddleX3.0 基于丰富的模型库，提供了通用文档解析、关键信息抽取、文档理解、表格识别、通用图像识别等多种重要且成熟的AI解决方案。

统一推理接口，重构部署能力：

• 推理接口标准化，降低不同种类模型带来的API接口差异，减少用户学习成本，提升企业落地效率。
• 提供多模型组合能力，复杂任务可以通过不同的模型方便地进行组合使用，实现1+1>2 的能力。
• 部署能力升级，多种模型部署可以使用统一的命令管理，支持多卡推理，支持多卡多实例服务化部署。

全面适配飞桨框架3.0：

• 全面适配飞桨框架3.0新特性： 支持编译器训练，训练命令通过追加 -o Global.dy2st=True 即可开启编译器训练，在 GPU 上，多数模型训练速度可提升 10% 以上，少部分模型训练速度可以提升 30% 以上。推理方面，模型整体适配飞桨 3.0 中间表示技术（PIR），拥有更加灵活的扩展能力和兼容性，静态图模型存储文件名由 xxx.pdmodel 改为 xxx.json。
• 全面支持 ONNX 格式模型： 支持通过Paddle2ONNX插件转换模型格式。

重磅能力支撑：

• 支撑PP-OCRv5的串联逻辑和多硬件推理、多后端推理、服务化部署能力。
• 支撑PP-StructureV3的复杂模型串联和并联的逻辑，首次串联并联共15个模型，实现多模型协同的复杂pipeline。精度在 OmniDocBench 榜单上达到 SOTA 水平。
• 支撑PP-ChatOCRv4的大模型串联逻辑，结合文心大模型4.5Turbo，结合新增的PP-DocBee2，关键信息抽取精度相比上一代提升15.7个百分点。

多硬件支持：

• 整体支持英伟达、英特尔、苹果M系列、昆仑芯、昇腾、寒武纪、海光、燧原等芯片的训练和推理。
• 在昇腾上，全面适配的模型达到200个， 支持OM高性能推理的模型达到21个。此外支持PP-OCRv5、PP-StructureV3等重要模型方案。
• 在昆仑芯上支持重要分类、检测、OCR类模型（含PP-OCRv5）。