OpenNMT-py: 开源神经机器翻译和大型语言模型框架

Ray

OpenNMT-py简介

OpenNMT-py是OpenNMT项目的PyTorch实现版本,是一个开源的神经机器翻译和大型语言模型框架。它由Harvard NLP小组和SYSTRAN公司于2016年在Lua上孵化,并于2017年移植到PyTorch上。OpenNMT-py专为研究人员设计,可以方便地尝试翻译、语言建模、摘要等自然语言处理任务中的新想法。同时,一些公司已经证明该代码可以用于生产环境。

OpenNMT-py具有以下主要特点:

  • 支持多种神经网络架构,如Transformer、LSTM等
  • 支持多种NLP任务,包括机器翻译、语言建模、文本摘要等
  • 提供灵活的配置选项,可以方便地调整模型结构和训练参数
  • 支持多GPU训练
  • 提供预训练模型,可以直接用于推理或进行微调
  • 支持量化和模型压缩技术
  • 提供REST API和Web界面,方便部署和使用

最新功能

OpenNMT-py最近新增了一些重要功能:

  • 支持大型语言模型(LLM),提供Llama、OpenLlama、Redpajama、MPT-7B、Falcon等模型的转换器
  • 支持8位和4位量化,以及LoRA适配器,可以有或没有检查点
  • 可以在单个RTX 24GB GPU上使用4位量化微调7B和13B模型
  • 支持张量并行,当模型不适合单个GPU内存时可用于训练和推理
  • 提供MMLU评估脚本

对于所有用例(包括神经机器翻译),现在可以使用Multiquery代替Multihead注意力(在训练和推理时更快),并从所有Linear层(QKV和FeedForward模块)中移除偏置。

安装和使用

OpenNMT-py可以通过pip安装,也可以从源代码安装。它需要Python 3.8+和PyTorch 2.0+。

基本的安装步骤如下:

pip install OpenNMT-py

或者从源代码安装:

git clone https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git
cd OpenNMT-py
pip install -e .

OpenNMT-py提供了详细的文档和教程,帮助用户快速上手。例如:

  • 如何使用7B或13B llama(或Open llama、MPT-7B、Redpajama)语言模型复制Vicuna
  • 如何使用自己的数据集微调NLLB-200
  • 如何创建简单的OpenNMT-py REST服务器
  • 如何创建简单的Web界面

社区和贡献

OpenNMT-py是一个协作开源项目,欢迎社区贡献。贡献者可以查看标记为"contributions welcome"的issues。在提出问题之前,请确保阅读了要求和完整文档示例。

如果您在学术工作中使用OpenNMT-py,请引用2017年ACL发表的系统演示论文:

@misc{klein2018opennmt,
      title={OpenNMT: Neural Machine Translation Toolkit}, 
      author={Guillaume Klein and Yoon Kim and Yuntian Deng and Vincent Nguyen and Jean Senellart and Alexander M. Rush},
      year={2018},
      eprint={1805.11462},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

结语

OpenNMT-py作为一个功能强大、灵活易用的开源神经机器翻译和大型语言模型框架,为NLP研究和应用提供了重要工具。它不断更新的功能和活跃的社区支持,使其成为探索和实现最新NLP技术的理想平台。无论是学术研究还是工业应用,OpenNMT-py都是一个值得考虑的选择。

OpenNMT-py architecture

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