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transformers-php

先进的PHP机器学习库

TransformersPHP是一个PHP机器学习库,提供与Python版Transformers相同的功能。基于Hugging Face的Transformers构建,支持众多预训练模型,适用于文本生成、摘要、翻译等任务。该库采用ONNX Runtime执行模型,性能优异。通过简洁的API,PHP开发者可以方便地在项目中集成先进的机器学习技术。

a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
public-openai-client-php - 使用PHP客户端轻松集成多种OpenAI模型
ChatGPTGPT-4GithubOpenAI APIPHPTectalic OpenAI REST API Client开源项目
Tectalic的PHP客户端让您能够轻松集成并使用OpenAI的多种模型,包括ChatGPT、GPT-4、GPT-3.5、Codex、DALL·E和Whisper。支持全面的DTO和代码自动补全功能。虽然这是一个非官方包,但功能强大且易用,支持对话补全、代码生成、图像生成、语音转文本和模型微调,兼容PHP 7.2.5及以上版本,建议使用如Guzzle或Symfony的PSR-18兼容HTTP客户端。
php-text-analysis - PHP文本分析库:支持信息检索与自然语言处理
Githubphp-text-analysis开源项目情感分析文本分类自然语言处理词干提取
该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成,支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具,为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到,欢迎贡献。
PHP-Science-TextRank - PHP实现的TextRank算法文本摘要库
GithubPHP实现TextRank关键词提取开源项目文本处理自动摘要
PHP-Science-TextRank是一个实现TextRank算法的PHP库,用于自动文本摘要和关键词提取。它能高效处理新闻文章、学术论文等长文本,提取核心内容和关键词。支持多语言停用词处理,可作为GPT等大型语言模型的预处理器,显著降低后续处理的资源消耗。该项目采用MIT许可证,提供简洁API,易于集成到内容管理系统、搜索引擎等PHP项目中。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具,只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具,只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型,并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer,用户能快速获得预测分类解释,并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建,支持多标签分类等功能,帮助开发者深入理解模型决策。
course - 学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务
GithubHugging FaceTransformers免费开源开源项目翻译自然语言处理
此课程讲解如何将Transformers应用于自然语言处理及其他任务,并介绍Hugging Face生态系统的使用,包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Accelerate工具,以及Hugging Face Hub。课程完全免费且开源,支持多语言翻译学习,旨在推广机器学习。对于翻译课程感兴趣的用户,可在GitHub上开issue并加入Discord讨论。
Transformers.jl - Transformer模型的Julia实现,兼容Flux.jl
BertFlux.jlGithubJuliaTransformers.jl开源项目预训练模型
Transformers.jl提供Transformer模型在Julia中的实现,兼容Flux.jl库。使用预训练的Bert模型进行文本处理,项目包含安装步骤和使用实例。当前版本与0.1.x版本有显著区别,建议更新或继续使用旧版本。更多信息和示例请参阅文档或在GitHub提交Issue。
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