OpenNMT-py

开源的神经机器翻译与大型语言模型框架

OpenNMT-py Eole Neural Machine Translation PyTorch LLM支持 Github 开源项目

OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。

文档

joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现，促进教育和学习

GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译

Joey NMT框架专为教育而设计，提供简明和清晰的代码库，帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计，便于修改组件及训练流程，保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译，包含详细的文档和教程，适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化，兼容最新的Python和PyTorch版本。

Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架

GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译

Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目，基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型，结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术，提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式，并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上，Opus-MT部署了543个在线演示API，方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。

other - 高性能开源自然语言处理框架

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。

pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程

GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译

该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程，特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词，并提供了详细的代码和示例，帮助学习者深入理解和应用相关技术。

fairseq - 序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成

FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译

Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。

pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现

GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集

GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练

OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。

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。

pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

sockeye - 基于PyTorch的开源神经机器翻译工具包

GithubPyTorchSockeye开源框架开源项目机器翻译神经网络

Sockeye是基于PyTorch的开源神经机器翻译工具包,实现了分布式训练和优化推理。虽已进入维护模式,但仍具高性能和灵活性,支持大规模数据训练。项目提供详细文档和教程,适用于学术和工业研究。Sockeye为Amazon Translate等应用提供技术支持,是NMT领域的重要开源项目。Sockeye 3.x版本完全基于PyTorch,支持并行训练和推理优化,突显其技术优势。

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