PaddleNLP

支持大语言模型开发与部署的开源套件

PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。

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介绍相关项目

PaddleRS - 多任务遥感影像智能解译套件支持全流程深度学习应用

GithubPaddleRS人工智能开源项目深度学习遥感影像飞桨

PaddleRS是基于飞桨开发的遥感影像智能解译套件,支持图像分割、目标检测等多种遥感任务。它拥有丰富模型库,针对大幅面影像优化,提供遥感数据预处理等功能,可快速完成从数据处理到模型部署的遥感深度学习应用开发全流程。PaddleRS具备工业级训练和部署性能,有效提升开发效率。

ppl.llm.serving - 基于ppl.nn的大型语言模型服务框架

CUDAGithubPPL LLM ServinggRPC大型语言模型开源项目推理服务

ppl.llm.serving是基于ppl.nn的大型语言模型服务框架，提供gRPC服务器支持LLaMA等模型推理。该项目支持多GPU、离线推理，并具备模型导出、服务部署和性能测试功能。适用于x86_64和arm64平台，可用于构建和部署大规模语言模型服务。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

InterpretDL - 深度学习模型解释工具包，助力AI可解释性研究

GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习

InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包，集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务，可帮助用户分析模型内部机制，为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法，适合研究人员和开发者使用。

mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包

GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典

mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包，支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源，mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法，适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。

HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架

GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型

HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

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