mindnlp

开源自然语言处理与大语言模型框架

MindNLP 自然语言处理预训练模型大语言模型 MindSpore Github 开源项目

MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。

Github

介绍相关项目

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

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。

NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库

GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉

提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。

mindformers - 全流程大模型开发套件

GithubMindSporeTransformers大模型开源项目自然语言处理计算机视觉

MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。

MindSpore - 深度学习框架优化AI处理器性能

MindSpore是一款开放的AI架构，为开发者提供高效的深度学习框架。它支持多种处理器，并针对特定AI处理器进行了优化。该框架适用于云、边缘和移动设备，支持大模型训练、AI+HPC编程和动静统一编程。MindSpore致力于推动AI生态系统发展，促进创新。

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。

spaCy - 高性能自然语言处理库

GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统

spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

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。

mindcv - 基于MindSpore的开源计算机视觉框架

GithubMindCV图像分类开源项目深度学习框架计算机视觉预训练模型

MindCV是一个开源计算机视觉框架，基于MindSpore构建。它集成了经典和最新的视觉模型，并提供预训练权重。通过模块化设计，支持定制化的数据处理、模型构建和训练流程。该框架适用于迁移学习和自定义CV任务开发，可在多种硬件平台上运行。MindCV注重效率与灵活性的平衡，同时提供了详细的教程和示例，方便开发者快速入门和应用。

相关项目

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