PaddleHub Versions Save

【1、框架和模块代码升级】

• hub install新增模块对于环境版本兼容性的判定 PR2145
• hub serving新增对于模块gradio app的支持 PR2146

【2、问题修复】

• 修复RunModule的save_inference_model的报错问题 PR2143

【1、Improvements】

• Add client environment version judgement for hub install PR2145
• Add gradio app support in module for hub serving PR2146

【2、Bug fixes】

• Fix exporting error in RunModule::save_inference_model interface PR2143

【1、模型功能升级】

新增文心大模型和disco diffusion(dd)系列文图生成模型。

• 支持对文心大模型API的调用, 包括 文图生成模型ERNIE-ViLG(体验Demo), 以及支持写作文、写文案、写摘要、对对联、自由问答、写小说、补全文本等多个应用的语言模型ERNIE 3.0 Zeus(体验Demo)。
• 新增基于disco diffusion技术的文图生成dd系列模型5个，其中英文模型(体验Demo)3个，中文模型2个。欢迎点击链接在aistudio上进行体验基于ERNIE-ViL开发的中文文图生成模型disco_diffusion_ernievil_base(体验Demo)。

[ 1. Improvements]

Supports Wenxin large models and five text-to-image models based on disco diffusion(dd).

• Support Wenxin large models API for Baidu ERNIE large-scale pre-trained model, including ERNIE-ViLG model, which supports text-to-image task, and ERNIE 3.0 Zeus model, which supports applications such as writing essays, summarization, couplets, question answering, writing novels and completing text.
• Add five text-to-image domain models based on disco diffusion(dd), three for English and two for Chinese. Welcome to enjoy our ERNIE-ViL-based Chinese text-to-image module disco_diffusion_ernievil_base in aistudio.

【1、模型部分能力升级】

• 新模型支持：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。
• 迁移学习能力升级：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。

【2、部署能力重要升级】

• 完善部署能力：新增ONNX和PaddleInference等模型格式的导出功能。
• 重要开源生态合作：新增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. 更多内容可以参考BentoML 最新 v0.12.1 Releasenote （感谢@ parano @cqvu @deehrlic）的贡献与支持

【3、问题修复】

• #7da1230 修复了模型未记录评估指标时无法恢复训练的问题。
• #b0b3144 修复了评估过程出现异常时线程没有正常退出的问题。
• #30aace4 优化模型安装流程，提升易用性。

[ 1. Improvements]

• Add supports for six new models, including an open-domain dialogue system(plato-mini), two high-precision semantic segmentation models based on VOC dataset and three voice classification models.
• Enforce the transfer learning capabilities for image semantic segmentation, text semantic matching and voice classification on related datasets.

[ 2. Upgrades of deployment capabilities]

• Add the export function APIs for two kinds of model formats, i.,e, ONNX and PaddleInference.
• Important Open-Source Ecological Cooperation: add the support for BentoML, which is a cloud native framework for serving deployment. Users can easily serve pre-trained models from PaddleHub by following the [Tutorial notebooks](https://github.com/bentoml/BentoML/releases/tag/v0.12.1/v2.1/demo/serving/BentoML). Also, see this announcement and Release note from BentoML. (Many thanks to @parano @cqvu @deehrlic for contributing this feature in PaddleHub)

[ 3. Bug fixes ]

• #7da1230 Fixed the problem that the model cannot resume training if metrics is not recorded.
• #b0b3144 Fixed the problem that the thread did not exit normally when the evaluation process was abnormal.
• #30aace4 Improve the model installation process.

• 发布 2.0版本，全面迁移动态图编程模式，模型开发调试更加方便，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、图像着色、风格迁移等多种任务。
• BERT、ERNIE、RoBERTa等Transformer类模型升级至动态图，支持文本分类、序列标注的Fine-Tune能力。
• 新增词向量模型61个，其中包含中文模型51个，英文模型10个。
• 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。
• 新增自动数据增强能力Auto Augment，能高效地搜索适合数据集的数据增强策略组合。

• Transformer类模型支持序列标注任务的Fine-Tune能力，支持文本分类、序列标注、Transformer Embedding等功能的Serving能力
• 修复部分已知问题

v2.0.0-beta1

• BERT、ERNIE、RoBERTa等Transformer类模型升级至动态图，增加文本分类的Fine-Tune能力
• 新增自动数据增强能力Auto Augment，能高效地搜索适合数据集的数据增强策略组合。
  • 支持搜索算法: PBA
  • 支持任务: 图像分类、物体检测(待开放)
  • 分布式自动数据增强搜索服务可以试用bml全功能AI开发平台
• 修复部分已知问题

• 全面迁移动态图编程模式，模型开发调试更加方便，finetune接口更加灵活易用。
• 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。
• 视觉类迁移学习能力全面升级，支持图像分类、图像着色、风格迁移等多种视觉任务。

• 『图像分割』新增轻量级人像分割模型Humanseg，支持移动端实时分割
• 增强文本匹配任务性能，使用EMNLP2019-Sentence-BERT作为文本匹配任务网络，可同时大幅提升准确率和预测速度。配套教程：pointwise文本语义匹配、pairwise文本语义匹配
• 修复文本分类选择F1作为评价指标，运行错误

• 预训练模型丰富，一键完成更多
  • 『文本生成』新增基于ERNIE-tiny和ERNIE-gen的对联和写诗生成模型，支持一键自动写诗和对对联。
  • 『词法分析』新增jieba的paddle模式切词模型，可一键完成中文分词、关键词抽取等功能。
  • 『语义表示』新增基于网页、小说、新闻三类大规模文本数据的LDA主题模型及其语义相似度计算接口。
• Fine-tune API升级，提升灵活性并支持更多任务
  • 新增Tokenizer API，支持更加灵活的切词、切字模式和自定义切词工具拓展。
  • 新增文本生成任务，支持Seq2Seq任务的Fine-tuning。
  • 新增文本匹配任务，支持Pointwise、Pairwise两种文本匹配训练模式，更便捷完成语义匹配任务。

v1.7.0

• 丰富预训练模型，提升应用性

  • 新增VENUS系列视觉预训练模型yolov3_darknet53_venus，faster_rcnn_resnet50_fpn_venus，可大幅度提升图像分类和目标检测任务的Fine-tune效果
  • 新增工业级短视频分类模型videotag_tsn_lstm，支持3000类中文标签识别
  • 新增轻量级中文OCR模型chinese_ocr_db_rcnn、chinese_text_detection_db，支持一键快速OCR识别
  • 新增行人检测、车辆检测、动物识别、Object等工业级模型

• Fine-tune API升级

  • 文本分类任务新增6个预置网络，包括CNN, BOW, LSTM, BiLSTM, DPCNN等
  • 使用VisualDL可视化训练评估性能数据