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transformers-php

先进的PHP机器学习库

TransformersPHP机器学习PHPONNX预训练模型Github开源项目

TransformersPHP是一个PHP机器学习库,提供与Python版Transformers相同的功能。基于Hugging Face的Transformers构建,支持众多预训练模型,适用于文本生成、摘要、翻译等任务。该库采用ONNX Runtime执行模型,性能优异。通过简洁的API,PHP开发者可以方便地在项目中集成先进的机器学习技术。

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介绍相关项目
transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
xformers - Transformer 研究加速工具
GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。
Natural_Language_Processing_with_Transformers - Transformers技术实践指南 构建高效NLP应用
GithubHugging FaceTransformers人工智能开源项目机器学习自然语言处理
这本由Hugging Face Transformer库作者撰写的技术指南，全面介绍了Transformers在自然语言处理中的应用。内容涵盖基础概念和高级应用，为开发者提供了利用Hugging Face库构建NLP应用的实用方法。本书旨在帮助读者掌握前沿NLP技术，并将其有效应用于实际项目开发中。
client - API客户端与PHP集成指南
AI APIGithubOpenAI PHPPHP代码示例开源项目模型管理
OpenAI PHP是一款由社区维护的PHP API客户端，允许与Open AI API交互，适合依赖此工具的个人或企业使用。本文详细介绍其安装流程、主要功能以及多种资源的应用方式。从模型资源管理到任务执行创建，再到聊天消息处理，都能提供高效支持。
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。
LLPhant - PHP生成式AI框架，兼容多种LLM引擎
AnthropicGithubLLPhantMistralOpenAIPHP框架开源项目
LLPhant框架兼容Symfony和Laravel，支持OpenAI、Anthropic、Mistral及Ollama等多种LLM引擎。通过LLPhant，可轻松构建强大的应用程序，包括文本生成、聊天机器人、个性化内容创建和文本摘要等功能。该框架还提供嵌入生成与相似度搜索，并支持多种向量存储方式。项目参考了LangChain和LLamaIndex的经验，为开发者提供简单易用的工具。
Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用
GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉
该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。
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。
php-text-analysis - PHP文本分析库：支持信息检索与自然语言处理
Githubphp-text-analysis开源项目情感分析文本分类自然语言处理词干提取
该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成，支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具，为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到，欢迎贡献。
PHP-Science-TextRank - PHP实现的TextRank算法文本摘要库
GithubPHP实现TextRank关键词提取开源项目文本处理自动摘要
PHP-Science-TextRank是一个实现TextRank算法的PHP库，用于自动文本摘要和关键词提取。它能高效处理新闻文章、学术论文等长文本，提取核心内容和关键词。支持多语言停用词处理，可作为GPT等大型语言模型的预处理器，显著降低后续处理的资源消耗。该项目采用MIT许可证，提供简洁API，易于集成到内容管理系统、搜索引擎等PHP项目中。
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