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AdaSeq

完善的序列理解模型开发库，涵盖多种高级任务

AdaSeqModelScope序列理解命名实体识别PyTorchGithub开源项目

AdaSeq是由阿里巴巴达摩院开发的一体化序列理解工具库，构建在ModelScope之上。支持词性标注、分块、命名实体识别、实体类型化、关系抽取等多种任务。提供丰富的前沿模型和训练方法，优于许多现有框架。该库使用简便，只需一行命令即可生成模型，支持自定义模型和数据集。适用于研究人员和开发者，项目处于快速开发阶段，并提供多语言、多领域的数据集和在线演示。

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介绍相关项目
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
modelscope-agent - 可定制和扩展的开源大语言模型代理框架
GithubModelScope-Agent代理系统大语言模型工具调用开源项目智能助手
ModelScope-Agent 是一个可定制和扩展的代理框架，支持角色扮演、工具调用、规划和记忆功能。通过简单配置，可以快速实现代理应用，利用丰富的模型和工具接口，如 Dashscope、OpenAI 等。框架低耦合、高扩展性，便于开发者扩展和定制各种代理应用，适用于多种实际应用场景。
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。
doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案，兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性
DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测
该项目是一种多语言光学字符识别（OCR）工具，支持TensorFlow 2和PyTorch，提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型，实现从文字检测到识别的完整流程，非常适合需要多语言处理的应用。
序列猴子 - 灵活多轮交互与多模态语言处理，驱动企业智能化升级
AI工具AI开发图片生成序列猴子文本生成模型训练热门视频生成语音识别
序列猴子开放平台借助其超大规模语言模型，有效支持多模态的语音、文本、和图像处理。此平台通过其卓越的语言理解与生成技术，优化企业流程，加速智能化转型，实现用户体验与业务效率的双重提升。
veScale - 基于PyTorch的大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练框架PyTorch分布式训练并行计算开源项目模型执行
veScale是一个基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，专为简化LLM训练过程而设计。它支持零代码修改、单设备抽象和自动并行规划，实现了张量并行、序列并行和数据并行等多种策略。框架还提供自动检查点重分片和nD分布式时间线功能，大幅提升了训练效率。作为一个持续发展的项目，veScale计划在未来引入更多先进功能，为研究人员和开发者提供全面的LLM训练解决方案。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct - 高性能开源MoE代码语言模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface大型语言模型开源模型开源项目模型混合专家模型
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的MoE代码语言模型，通过6万亿token的额外预训练，大幅提升了编码和数学推理能力。该模型支持338种编程语言，具有128K的上下文长度，在多项标准基准测试中表现优异。DeepSeek-Coder-V2不仅在代码相关任务中媲美GPT4-Turbo，还在某些方面超越了多个知名闭源模型。
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