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mynlp

高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包

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。

spark-nlp-workshop - Python和Scala自然语言处理实践资源
GithubPythonScalaSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理
Spark NLP Workshop是一个开源项目,提供丰富的Jupyter笔记本和教程,展示如何在Python和Scala中使用Spark NLP进行自然语言处理。项目涵盖注释、评估和训练等方面,并包含适用于不同开发环境的Databricks笔记本。此资源库支持本地和Google Colab环境的简易设置,为数据科学家和开发者提供了实用的NLP工具和示例。
subword-nmt - 神经机器翻译子词分割预处理工具
BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理
subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具,主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法,具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装,提供命令行接口,适用于各类NMT任务,可有效处理罕见词。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
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。
llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合
AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理
LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API,以及应用托管平台和云服务选项,为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。
nlp_chinese_corpus - 中文自然语言处理高质量多任务语料库
Github中文自然语言处理开源项目数据集词向量语料预训练
该中文自然语言处理项目提供丰富的高质量语料,包括维基百科条目、新闻、百科问答等,目标是解决中文大规模语料匮乏的问题。项目支持10大任务和9个模型的基准测试,并提供一键运行和详细性能比较,旨在提升中文NLP标准。适用于多种实际应用场景,如词向量训练、关键词生成和标题生成,方便研究人员和从业者获取和利用中文语料。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包,支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行,适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南,用户能快速掌握强大的多语言模型,高效处理文本。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库,集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案,其设计注重实用性,在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集,提供丰富的评估方法,并具备高效的推理和量化能力,为LLM的研究和开发提供了强大支持。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集,专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号,并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤,用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果,从而确保语言模型的安全和性能。
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