PaddlePaddle/ERNIE

项目概览

paddlepaddle/ernie 提供一系列开源大规模多模态模型（含大语言模型与视觉语言模型）以及配套的工业级工具套件 ERNIEKit，用于模型的训练、压缩与部署。该项目采用异构混合专家架构，支持多硬件推理并覆盖完整的开发周期。

项目类型

模型开发 · 模型运行 · 图像视觉

部署方式

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License

Apache-2.0

适合谁

• 需要对大规模多模态模型进行自定义训练、压缩与部署的 AI 工程师和开发者。

核心能力

• 包含 10 个大规模多模态模型，涵盖混合专家架构与密集架构，面向文本及视觉语言任务。
• 提供 Python API，通过 FastDeploy 执行模型离线推理。
• 提供 Jupyter Notebook 和 Gradio 演示，展示对话、网页搜索、知识检索以及 SFT/DPO 教程的实践方法。

限制与风险

• 该项目的使用需要用户具备编写代码的能力。
• 进行推理和训练必须先获取 ERNIE 4.5 模型（如 baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle）。

如何开始

• 首先安装 ERNIEKit，随后从 Hugging Face 下载模型权重（如 baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle），最后执行训练命令或 Python 推理脚本。

核验依据

• GitHub 项目简介: The official repository for ERNIE 4.5 and ERNIEKit – its industrial-grade development toolkit based on PaddlePaddle.
• README: [2025-09] 🔥 Released ERNIEKit v1.2: - **New Features** - [WebUI] Added support for training and conversation functionalities with ERNIE 28b/424b VL models.
• README: We introduce ERNIE 4.5, a new family of large-scale multimodal models comprising 10 distinct variants.
• README: To achieve this without one modality hindering the learning of another, we designed a *heterogeneous MoE structure*, incorporated *modality-isolated routing*, and employed *router…
• README: ERNIE-4.5-300B-A47B-Base surpasses DeepSeek-V3-671B-A37B-Base on 22 out of 28 benchmarks, demonstrating leading performance across all major capability categories.

内容核验时间：