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Transformers4Rec

灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库

Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库,专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计,它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server,实现了全GPU加速的管道,优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
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。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
Merlin - GPU加速推荐系统解决方案 助力大规模数据处理与模型训练
GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程
Merlin是NVIDIA开发的开源库,为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR,支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据,通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架,便于构建和优化推荐模型。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
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。
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