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论文EasyNLP 项目介绍
EasyNLP 是一个由阿里巴巴于 2021 年首次发布在内部使用的自然语言处理（NLP）工具包，基于 PyTorch 构建，旨在提供一个简单易用、功能全面的NLP开发和应用平台。它具有可扩展的分布式训练策略，并支持多种 NLP 算法，以适用于各种 NLP 应用场景。
项目背景
EasyNLP 提供了一个统一的框架，以用于大规模预训练模型的训练、推理和部署，适用于真实世界的应用场景。该项目已经在阿里巴巴集团内的超过 10 个业务单元和超过 20 个商业场景中得到应用，并与阿里巴巴云的许多 AI平台产品无缝集成。
主要功能
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易用性和高度可定制化： EasyNLP 为使用尖端模型提供了简洁、方便的命令，同时抽象出 AppZoo 和 ModelZoo 模块，便于构建 NLP 应用程序。此外，它通过 PAI PyTorch 分布式训练框架 TorchAccelerator 加快了分布式训练。
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与开源库兼容： 该工具包支持 Huggingface/Transformers 模型与 PAI 分布式框架的训练，并支持来自 EasyTransfer ModelZoo 的预训练模型。
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知识注入的预训练： EasyNLP 集成了包括 DKPLM 和 KGBERT 在内的尖端知识预训练模型，通过知识注入提升模型表现。
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落地大规模预训练模型： 提供小样本学习功能，只需少量样本即可微调大规模模型，并结合知识蒸馏技术迅速将大模型转化为小而高效的模型，从而便于线上部署。
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多模态预训练模型支持： 支持众多流行的多模态预训练模型，特别是视觉-语言任务，例如 CLIP 风格的文本与图像匹配模型和 DALLE 风格的文本生成图像模型。
使用示例
用户可以通过几行代码轻松构建基于 BERT 的文本分类模型。更方便的是，用户还可以使用 AppZoo 命令行工具快速完成如 SST-2 这样的文本分类任务。
模型库
EasyNLP 模型库中包含多种预训练模型，例如：
- 华语预训练模型如 PAI-BERT-zh 和 DKPLM。
- 跨语言版本的 BERT 与 RoBERTa。
- 其他按需发展的模型如 FashionBERT 和 GEEP。
技术文章和教程
EasyNLP 团队定期发布技术文章，分享工具包的功能与应用经验。详细的教程则向用户展示如何使用 EasyNLP 执行不同的 NLP 任务。
安装与快速入门
EasyNLP 可以通过克隆 GitHub 仓库并执行安装脚本来快速安装。然后，用户可以通过教程和命令行工具开始快速体验。
EasyNLP 以其强大的功能和易于上手的特点，旨在帮助开发者更加高效地构建和部署 NLP 应用。如果你是 NLP 领域的开发者或研究人员，探索 EasyNLP 将会是一个不错的选择。
