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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。

exporters - 将Transformer模型高效转换为Core ML格式
Core MLGithubHuggingFacePyTorchTensorFlowTransformers开源项目
🤗 Exporters工具包旨在简化将Transformer模型转换为Core ML格式的过程,避免手动编写转换脚本。它与Hugging Face Transformers库紧密集成,并提供无代码转换体验,支持BERT和GPT-2等多种模型架构。工具包可在Linux和macOS平台上运行,利用coremltools实现从PyTorch或TensorFlow到Core ML的转换,并通过Hugging Face Hub进行模型管理,提升模型转换和部署的便捷性及灵活性。
curated-transformers - 一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件
Curated TransformersGithubPyTorchspaCy集成transformer模型开源项目量化
Curated Transformers是一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件。支持最新的转换器模型,如Falcon、Llama和Dolly v2,具备类型注释和极少的依赖性,适合教育和生产环境。支持集成至spaCy 3.7,快速安装及支持高效的CUDA优化。
transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目
GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理
transformer-abstractive-summarization是一个开源项目,利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型,使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程,详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要,适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。
nextjs-use-php - Next.js项目中集成PHP的实验性开源工具
GithubNext.jsPHPReact开源项目数据库操作服务器组件
nextjs-use-php是一个创新性开源项目,实现了在Next.js应用中直接编写和执行PHP代码的功能。该项目为React服务器组件和客户端组件提供了PHP集成方案,展示了跨语言开发的可能性。虽然不适合生产环境,但作为实验性工具,它为开发者提供了独特的学习和探索机会。项目文档详细介绍了构建过程、数据库示例和潜在的改进方向。
botman - 多平台聊天机器人PHP开发框架 简化智能对话系统构建
BotManGithubPHP框架多平台支持开源项目聊天机器人
BotMan是一个框架无关的PHP库,专为简化多平台聊天机器人开发而设计。支持Slack、Telegram、微信等主流平台,提供简洁API,便于开发者创建智能对话系统。该开源项目托管于GitHub,支持社区贡献,为创新型聊天机器人开发提供便利。
TransformerEngine - 用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库
FP8GithubHopper GPUNVIDIATransformer Engine开源项目深度学习
Transformer Engine是NVIDIA推出的一个库,专门用于在其GPU上加速Transformer模型。该库支持8位浮点(FP8)精度,使训练和推理性能大幅提升的同时,内存使用降低。TE提供了一系列优化的构建模块和混合精度API,适用于各种流行的深度学习框架,保证精度不受影响。通过与主流大型语言模型库的集成,简化了FP8支持的实现,使Transformer模型的训练和推理更加高效和便捷,适用于多种NVIDIA GPU架构。
commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现
Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目
详细注释的Transformer实现,涵盖从头创建Transformer系列,包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现,以及GPT-2和BERT模型的单文件实现,兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。
phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架
API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估
PhaseLLM是一个创新的框架,旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型(LLM)驱动的体验,如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API,兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商,构建评估体系,并新增自动化功能,使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理,简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
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