fairseq

序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成

Fairseq 序列建模文本生成 PyTorch 机器翻译 Github 开源项目

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。

文档

inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案

GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化

Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎，支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术，提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型，无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理，为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。

bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具

Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重

bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

simpletransformers - 快速构建和优化Transformer模型的开源工具

GithubHugging FaceNLPSimple Transformers开源项目机器学习深度学习

simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案

GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别

Whisper是一个通用语音识别模型，支持多种语言处理任务，如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练，利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译，是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项，用户可根据需求选择合适的模型。

transformers_tasks - 多种集成NLP任务的高效开源工具

GithubNLPhuggingface transformers信息抽取开源项目强化学习文本匹配

transformers_tasks提供了多种NLP任务的实现，基于Huggingface transformers库，用户可以便捷加载及训练模型，并根据自己数据集进行微调。包括文本匹配、信息抽取、Prompt任务等多种功能，适用于Python 3.6+和多种操作系统，满足不同NLP应用需求。

open_flamingo - 开源多任务视觉语言模型，支持图像文本生成和多模态训练

DeepMindGithubMultimodalOpenFlamingoPyTorchVision-Language Model开源项目

该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现，用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集，通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型，实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手，并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈，支持多种语言和视觉编码器，适用于多种应用场景。

FLASH-pytorch - FLASH 线性时间内提升Transformer效能的开源实现

FLASHGithubPyTorchTransformer开源项目注意力机制深度学习

FLASH-pytorch是一个开源项目，实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力，在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API，支持自回归和非自回归模式，并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。

labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用

GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理

LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型，由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示，适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型，并通过mean_pooling方法获取句子嵌入，以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理，多语言文本分析更加轻松。

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