飞桨核心框架，提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力，并支持跨平台部署，适合工业级模型开发。

在骁龙设备的 NPU、GPU 和 CPU 上本地跑大模型和多模态模型，几行代码就能接入，省去自己适配硬件的麻烦。

在本地 GPU 和 NPU 上直接跑优化后的大模型，帮用户发现并启动本地 AI 应用，省去自己折腾推理环境的麻烦。

跨平台高性能推理与训练加速引擎，可直接加载 ONNX 模型，兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架导出，解决模型在不同硬件上高效部署的问题。

基于新一代 Kaldi 和 onnxruntime 的离线语音工具包，一套搞定语音识别、合成、说话人分离、降噪、声源分离和 VAD，可跑在嵌入式、手机和服务器上。

统一管理 GPU 集群，调度 vLLM、SGLang 等推理引擎做高性能模型服务，还能按需开出可 SSH 登录的 GPU 实例。

把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。

云原生一站式机器学习与大模型平台，覆盖 Notebook 开发、拖拉拽 Pipeline 编排、分布式训练、超参搜索、推理服务和 SFT/强化学习微调，支持国产算力生态。

开源本地 AI 推理引擎，无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型，提供兼容 OpenAI 的 API。

面向生产环境的端到端语音识别工具包，基于 PyTorch 提供 Conformer、Transformer 等模型，可直接训练和部署 ASR 服务。

面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程，手把手教你在本地微调（全参数/LoRA）和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。

基于飞桨的 NLP 与大模型开发库，提供丰富模型库，覆盖 BERT、ERNIE、LLaMA 等，支持分布式训练、压缩和文档智能等任务。

Mooncake 是支撑 Kimi 大模型服务的推理平台，通过 KVCache 分离式架构和 RDMA 高速传输，把预填充与解码拆开部署，提升长上下文场景下的吞吐和资源利用率。

面向全模态模型的高效推理框架，支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务，基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。

PyTorch 官方的端侧推理框架，把训练好的模型导出并部署到手机、嵌入式和边缘设备上运行，覆盖 CPU、GPU 等多种后端。

一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。

基于飞桨的一站式开发工具，把分类、检测、分割、OCR、语音识别等任务封装成流水线，支持训练到部署全流程。