ホームPaddlePaddlePaddlePaddle/PaConvert
// archived 2026-04-11
PaddlePaddle

PaConvert

AI#PaddlePaddle#PyTorch#Deep Learning#Model Migration#Automation
GitHub で見る →
125

// 概要

本ツールは Paddle が公式に保守しており、PyTorch コードから PaddlePaddle コードへの効率的な自動移行を実現します。1,600 以上の PyTorch API および 200 以上の torchvision API のワンクリック変換をサポートし、テストでは平均 95% 以上の変換率を維持しています。変換プロセスはコマンドライン経由で操作され、元のコードのスタイルと構造を保持しつつ、詳細な変換ログとサマリーを提供します。

// 技術解説

PaConvert は PaddlePaddle 公式チームがメンテナンスする自動コード移行ツールであり、PyTorch から PaddlePaddle フレームワークへ移行するディープラーニング開発者の課題を解決するために設計されています。包括的な API マッピングテーブルに基づき、このツールは静的解析を通じてコード変換を実行し、元のプロジェクト構造とスタイルを維持しながら高い自動変換率を実現します。その設計上のトレードオフは、API マッピングの大部分を自動化することで開発者を煩雑な低レベルのコードリファクタリングから解放し、自動変換できないごく少数の API のみを開発者が処理するようにすることで、モデル移行の効率を大幅に向上させる点にあります。

// 主要ハイライト

01
1600 以上の PyTorch API および 200 以上の torchvision API のワンクリック自動変換をサポート。
02
100 以上の実環境コードベースでのテストにおいて、コード行の平均変換率は 95% を超え、手動移行コストを大幅に削減。
03
極めて高い変換速度を誇り、1 秒あたり 2000 行以上のコードを処理する効率を実現。
04
変換プロセスは非侵入型設計を採用しており、出力ディレクトリを指定することで元のコードベースに影響を与えない。
05
詳細な変換サマリーレポートを提供し、サポートされていない API を自動的にマークして特定の記号で通知することで、開発者によるターゲットを絞った手動修正を容易にする。
06
Llama や Qwen といった主要な大規模言語モデルの推論コード移行において、検証済みかつサポート済み。

// ユースケース

01
PyTorch のディープラーニングモデルコードを PaddlePaddle フレームワークコードへ自動変換する
02
Llama や Qwen といった大規模言語モデルの推論コードのワンクリック移行をサポートする
03
変換の進捗監視、API マッピング分析、および未サポート API の自動タグ付け機能を提供する

// クイックスタート

開発者は pip install -U paconvert コマンドを使用してツールを迅速にインストールできます。インストール後、paconvert -i <input_directory> -o <output_directory> を使用して変換タスクを開始します。変換プロセス中、必要に応じてログレベルの設定や特定のファイルの除外が可能です。完了後は、出力ディレクトリ内の >>> でマークされたコード行を確認し、手動での適応を行ってください。