你说的应该是百度飞桨 。飞桨（PaddlePaddle）是百度自主研发的中国首个开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台。以下是关于百度飞桨的一些关键信息：
核心特点
- 动静统一的框架设计：在业内率先实现了动静统一的框架设计，兼顾科研和产业需求。既提供了动态图的灵活性，方便用户快速调试和实现想法；又具备静态图的高性能，利于模型的高效部署。
- 丰富的模型库：拥有80+经过真实应用场景有效验证的官方模型，涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等多个领域，其中包括一些在国际竞赛中获奖的算法，能帮助用户快速搭建和应用模型。
- 强大的并行训练能力：支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练，可实现千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练，为处理大规模数据和复杂模型提供了有力支持。
主要组成部分
- 深度学习核心训练和推理框架：提供了从数据预处理到模型训练、评估和部署的全流程功能，支持多种深度学习算法和模型结构，帮助用户高效地构建和训练自己的模型。
- 基础模型库：包含了大量预训练好的模型，如 ResNet、BERT 等，这些模型可以直接用于各种应用场景，也可以作为用户自定义模型的基础，通过迁移学习等技术进一步优化和扩展。
- 端到端开发套件：如 PaddleDetection、PaddleSeg、PaddleLite 等，针对不同的应用领域和任务，提供了一系列便捷的开发工具和接口，降低了开发门槛，提高了开发效率。
- 工具组件：包括模型压缩工具包 PaddleSlim、模型预测服务 PaddleServing、多任务学习库 PaddleMulti-TaskLearning 等，帮助用户在模型训练、优化和部署等各个环节进行更精细的操作和管理。
应用领域
百度飞桨广泛服务于金融、能源、制造、交通等众多领域 。以下是一些具体应用示例： - 自然语言处理：可用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务，帮助企业和开发者构建智能化的语言处理应用。 - 计算机视觉：在图像识别、目标检测、图像分割、视频分析等方面表现出色，例如在安防监控、自动驾驶、工业检测等场景中有着广泛应用。 - 推荐系统：通过对用户行为数据的学习和分析，为用户提供个性化的推荐服务，提升用户体验和业务转化率。