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textgenrnn

高效训练文本生成神经网络的实用模块

textgenrnnPythonKerasTensorFlowchar-rnnGithub开源项目

textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块，只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练，并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术，提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本，还可在Colab中免费试用。

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webapp-text-generator - 基于Next.js的AI文本生成应用开发模板
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webapp-text-generator是基于Next.js的AI文本生成应用开发模板。该模板提供配置简便、API集成灵活、UI组件现代化等特性，便于开发者快速构建对话式应用。支持自定义提示模板、多语言设置、环境变量配置和内置Next.js API路由，兼容Vercel平台部署，适合AI文本生成应用的快速开发和部署。
generate - 多平台生成模型访问的统一Python工具
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Generate 是一个Python包，通过统一的API访问多个生成模型平台，支持文本、多模态、结构体、图像和语音生成。支持OpenAI、Azure等国内外平台，适用于异步、流式和并发调用，满足不同应用场景。用户无需关心平台差异即可享受高效统一的接口封装。
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。
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GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型
Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型，旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌，数据量较前代提升30%，覆盖网络文档、代码和数学等数据集，支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿，对硬件要求较低，适合内存有限的用户，同时具备多语言和代码生成能力。
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