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zero_nlp

中文NLP训练与应用框架

zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。

zero_nlp 项目介绍

zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理(NLP)的开箱即用训练框架。该项目基于 PyTorch 和 Transformers,将训练、微调大模型、文本转向量、文本生成以及多模态模型等所有方面打包提供完整解决方案。

项目特点

目标

zero_nlp 的核心目标是提供一个易于使用的框架,让用户能够迅速在中文领域内开始模型的训练和应用。不论是进行模型微调还是开发新的应用,都能借助这个平台轻松实现。

数据

zero_nlp 从开源社区中整理了大量实用的训练数据,让用户可以立刻着手实践。此外,它还提供了数据模版和高级的多线程、内存映射等数据处理技术,即便面对百GB规模的数据也能够有效处理。

流程

每个项目都包括完整的训练流程,从数据清洗、数据处理、模型构建,到模型训练、模型部署及模型图解,实现了一体化管理。

模型

当前支持的模型包括:GPT2、CLIP、GPT-NeoX、Dolly、LLaMA、ChatGLM-6B、VisionEncoderDecoderModel 等多模态大模型,满足不同项目需求。

多卡串联

为了应对现代大模型对显存的需求,zero_nlp 实现了多个显卡串联的功能,以支持更高效的模型训练和部署。

模型工具

项目中还包含大模型词表的裁切与扩充教程,帮助用户根据需要定制和优化模型。

模型训练模块

项目提供了丰富的例子和模块,便于用户进行各类文本和图像处理任务的训练:

  • 中文文本分类模块
  • 中文 GPT2 模块
  • 中文 CLIP 模块
  • 图像生成中文文本模块
  • vit 核心源码介绍
  • ChatGLM 模块
  • 百川大模型

每个模块都有针对性的数据处理和模型部署步骤。

工程介绍与排错

zero_nlp 还提供了关于如何 debug VLMM 等工程的详细介绍,帮助用户更深入地理解和优化项目。

图解功能

通过图解方式,zero_nlp 把复杂的数据流转过程简单化、可视化,例如文本分类、中文 GPT2 模型、中文 CLIP 等图解方式,使理解过程变得更加直观。

分享与学习资源

为了帮助用户更好地理解 transformers 源码,项目提供一些源码解读,以及可以通过 Bilibili 上的「良睦路程序员」频道获取更多学习资源。

总之,zero_nlp 是一个功能强大且贴心的自然语言处理项目,它把与中文 NLP 相关的资源和工具整合到一起,为广大从业者和研究人员提供了便利的平台。

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