整体架构

更新时间：2022-08-04

ERNIEKit整体架构如图所示：

训练数据通过ERNIEKit的数据预处理模块与训练评估模块，训练模块支持动态图和静态图两种训练方式，产出两种类型的模型文件。
输出的模型有两个，一个为用于预测部署的预测模型（inference model），一个为可进一步热启动继续训练的训练模型（checkpoint）。两类模型都可以单独拿出放入客户的AI中台进行管理。
预测数据通过ERNIEKit的数据预处理模块与预测部署模块，在载入预测模型后，可直接输出预测结果。客户的AI应用系统可使用预测模型进行使用服务。
ERNIEKit提供了丰富的产业预训练模型库，其中的训练模型可用于定制化训练，极大地提升模型训练的效果和效率；其中的预测模型可直接用于特定任务的预测，满足基础业务需求。
ERNIEKit提供了丰富的预制任务仓库，其中的预制任务均直接调用ERNIEKit的核心模块，实现特定的功能，满足特定业务需求。
ERNIEKit可通过配置文件进行任务参数的配置，快速实现NLP定制化任务的开发。