ERNIE 4.5

2025-06-30

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ERNIE 4.5 是由百度基于 PaddlePaddle 框架开发的开源大模型系列，涵盖从 0.3B 到 424B 参数的多种模型，支持文本处理、图像生成和多模态任务。项目托管在 GitHub 上，结合 Hugging Face 提供模型下载和社区支持，AIStudio 则为开发者提供在线训练和部署平台。ERNIE 4.5 采用混合专家（MoE）架构，优化了计算效率，适合从移动设备到高性能服务器的多种场景。模型在数学推理、指令遵循和世界知识记忆等任务中表现优异，部分性能超越同类模型。PaddlePaddle 提供 ERNIEKit 工具包，支持模型训练、压缩和部署，降低开发门槛。

功能列表

支持多模态任务，处理文本、图像和视觉语言混合输入。
提供从 0.3B 到 424B 参数的多种模型，适配不同硬件。
集成 ERNIEKit 工具包，支持模型训练、微调和压缩。
提供 FastDeploy 工具，优化大模型推理和部署。
支持 8K 长序列训练，适合复杂任务处理。
兼容 Hugging Face 模型下载，简化模型获取流程。
通过 AIStudio 提供在线开发环境，支持快速实验和部署。

使用帮助

安装与环境配置

要使用 ERNIE 4.5 模型，首先需要安装 PaddlePaddle 框架和 ERNIEKit 工具包。以下是详细安装步骤：

安装 PaddlePaddle
根据硬件环境选择 GPU 或 CPU 版本。运行以下命令安装：
```
# GPU 版本
pip install --upgrade paddlepaddle-gpu
# CPU 版本
pip install --upgrade paddlepaddle
```
建议使用 Python 3.8 或更高版本，确保系统安装了最新版本的 pip。
安装 ERNIEKit
从 GitHub 克隆 ERNIE 仓库并安装 ERNIEKit：
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
cd ERNIE
pip install -r requirements.txt
```
ERNIEKit 提供模型训练和压缩功能，安装后可直接使用预配置脚本。
下载模型
ERNIE 4.5 模型可在 Hugging Face 下载。以 0.3B 模型为例：
```
huggingface-cli download baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --local-dir baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle
```
下载后，模型文件将存储在指定目录，供本地训练或推理使用。
配置 AIStudio 环境（可选）
访问 AIStudio，注册百度账号后即可使用在线开发环境。AIStudio 提供预装 PaddlePaddle 的云端算力，适合快速测试和部署。

主要功能操作流程

1. 模型训练

ERNIE 4.5 支持超长序列（8K）监督微调（SFT）。以 0.3B 模型为例，运行以下命令：

erniekit train examples/configs/ERNIE-4.5-0.3B/sft/run_sft_8k.yaml

配置文件 run_sft_8k.yaml 包含模型参数和训练设置，位于 GitHub 仓库的 examples/configs 目录。用户可根据需要修改学习率、批大小等参数。训练需要至少 16GB 显存的 GPU，推荐使用 NVIDIA A100 或更高配置。

2. 多模态任务处理

ERNIE 4.5 支持文本和图像混合输入，适合生成图文内容。例如，使用 ERNIE-ViLG 模块进行文本到图像生成：

import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie_vilg")
results = module.generate_image(text_prompt=["一片宁静的湖泊"], style="landscape")

用户需先安装 PaddleHub：

pip install --upgrade paddlehub

生成结果将保存为图像文件，适用于广告创意、艺术设计等场景。

3. 模型推理与部署

FastDeploy 工具优化了模型推理性能，支持 4 位/2 位量化。运行以下命令部署模型：

fastdeploy --model baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --device gpu --quantize q4

部署后，模型可在低资源设备（如 Raspberry Pi）上运行，适合边缘计算场景。

4. 使用 AIStudio 在线开发

在 AIStudio 平台，开发者可直接加载 ERNIE 4.5 模型，上传数据集并运行训练任务。平台提供可视化界面，简化超参数调整和模型评估。用户可通过以下步骤操作：

登录 AIStudio，创建新项目。
选择 ERNIE 4.5 模型，导入数据集。
使用预置模板运行训练或推理任务，查看实时日志和结果。

特色功能详解

混合专家（MoE）架构：ERNIE 4.5 的 MoE 模型（如 300B-A47B）通过参数共享和专用参数结合，提升多模态任务性能。相比传统密集模型，MoE 架构在推理时仅激活部分参数，降低计算成本。
长序列支持：8K 序列长度支持复杂文档处理和多轮对话，适合法律文档分析、长篇小说生成等任务。
高效部署：FastDeploy 提供多专家并行协作和量化技术，确保模型在低端硬件上也能高效运行。例如，0.3B 模型可在 16GB 内存的 Raspberry Pi 上运行。

注意事项

确保硬件满足最低要求（详见 GitHub 仓库的文档）。
定期检查 Hugging Face 和 GitHub 上的更新，获取最新模型和工具。
AIStudio 提供免费算力，但高负载任务可能需要付费升级。

应用场景

学术研究
研究人员可使用 ERNIE 4.5 处理学术论文，生成摘要或回答专业问题。模型支持长序列输入，能分析复杂文档，提升研究效率。
内容创作
内容创作者可利用多模态功能生成图文结合的广告素材或社交媒体内容。例如，输入文本描述即可生成符合品牌风格的图像。
边缘设备部署
开发者可在移动设备或 IoT 设备上部署 0.3B 模型，实现离线语音助手或文本处理功能，适合无网络环境。
企业级应用
企业可通过 AIStudio 快速构建定制化 AI 解决方案，如客服聊天机器人或数据分析工具，降低开发成本。

QA

ERNIE 4.5 支持哪些硬件？
ERNIE 4.5 提供多种模型规模，0.3B 模型可在低端设备（如 Raspberry Pi）运行，大型模型（如 424B）需要高性能 GPU（如 NVIDIA A100）。
如何获取最新模型？
通过 Hugging Face 下载最新模型，或在 AIStudio 平台直接加载预训练模型。定期检查 GitHub 仓库的更新日志。
AIStudio 是否免费？
AIStudio 提供免费基础算力，适合小规模实验。高性能任务需购买额外算力，具体价格见 AIStudio 官网。
ERNIE 4.5 与其他模型相比有何优势？
ERNIE 4.5 在多模态任务和数学推理上表现优异，部分基准测试超越 DeepSeek 和 Qwen3。MoE 架构提升效率，适合多样化场景。

AI开源项目

AI生产力工具 » ERNIE 4.5 发布于 2025-06-30，如发现网址过期，或无法访问，请联系我们。

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