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Pytorch版Transformers语言模型源码

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简介：
本项目提供了基于PyTorch框架实现的Transformer模型代码，适用于自然语言处理任务。包含了预训练及微调示例，便于研究与开发。 transformers_test.py 这个文件包含了网络和训练测试代码，其中的代码是主要部分，其他的是辅助或没用的代码。

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  • Pytorch版Transformers语言模型源码
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    本项目提供了基于PyTorch框架实现的Transformer模型代码，适用于自然语言处理任务。包含了预训练及微调示例，便于研究与开发。 transformers_test.py 这个文件包含了网络和训练测试代码，其中的代码是主要部分，其他的是辅助或没用的代码。
     
  • PytorchRnnLM：基于PyTorch的RNN语言模型
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    PytorchRnnLM是一款利用PyTorch框架开发的高效RNN（循环神经网络）语言模型工具，旨在研究与应用自然语言处理中的序列预测问题。 派托克·林恩在PyTorch框架下使用RNN构建语言模型，并利用Wiki-Text-2长期依赖数据集进行训练。该过程展示了如何绑定嵌入权重的技巧。 此外，还介绍了如何通过不借助中间填充的方法，在PyTorch中实现PackedSequence与单词嵌入的应用。首先需要下载并解压缩数据集至“wikitext-2”文件夹内。运行主程序“main.py”，并通过参数“--help”查看所有可用的命令行选项。 默认配置下，模型在中级GPU上训练大约10分钟，并能在测试集中达到约135的困惑度得分。
     
  • 大语言模型基础及Intel Extension for Transformers部署实践-LabGuide-long
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    本LabGuide深入讲解大语言模型的基础知识，并提供详细的实战教程，介绍如何利用Intel Extension for Transformers高效部署Transformer模型。适合希望深入了解和实操的大数据与AI爱好者。 大语言模型基础与Intel Extension for Transformers部署实践指南
     
  • CvT的PyTorch实现: convolution-vision-transformers
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    本文介绍了Convolution-Vision-Transformers (CvT) 的PyTorch实现方法，结合了卷积神经网络和视觉变换器的优点，适用于图像识别任务。 CvT：将卷积引入视觉变形金刚的Pytorch实现用法如下： ```python img = torch.ones([1, 3, 224, 224]) model = CvT(224, 3, 1000) parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) parameters = sum([np.prod(p.size()) for p in parameters]) / 1_000_000 print(Trainable Parameters: %.3fM % parameters) out = model(img) print(Shape of out :, out.shape) # [B, num_classes] ```
     
  • sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型
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    paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2是由德累斯顿工业大学开发的一种多语言语义嵌入模型，它基于Sentence-BERT架构，适用于跨语言的文本匹配和 paraphrasing任务。 这是一个句子转换器模型，它将句子和段落映射到384维密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务，是sentence_transformers库中的一个模型。下载该模型时可能会遇到官网速度慢或者被墙的问题，在这种情况下可以参考相关文章来了解如何本地加载模型。
     
  • Grok-1开源大语言模型代码
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    Grok-1是一款最新的开源大语言模型，其源代码向公众开放，旨在促进社区合作与创新，提供了一个灵活且强大的平台用于研究和开发。 xAI的Grok-1模型已开源，并遵循Apache-2.0许可证。用户可以自由使用、修改和分发该软件。存储库包含用于加载和运行Grok-1权重模型的JAX示例代码。用户需要下载checkpoint文件，将ckpt-0目录放置在checkpoint中并配置好相关环境后，可以通过运行以下命令来测试：python run.py
     
  • 自然语言处理 | 使用Pytorch实现RNN(LSTM)语言模型（第15部分）-附件资源
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    本教程为《自然语言处理》系列课程的第15部分，主要内容是使用PyTorch框架来实现基于RNN和LSTM架构的语言模型。附有相关学习资料和代码实例。 自然语言处理：使用Pytorch实现RNN(LSTM)语言模型
     
  • PyTorch版的StyleGAN2模型
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    本简介介绍基于PyTorch框架实现的StyleGAN2模型。该版本提供了一个灵活高效的平台来训练和使用StyleGAN2，适用于图像生成与风格迁移等领域研究。 根据论文对作者的代码（使用TensorFlow编写）进行了简化，并在某些地方做了微调，以方便新手入门生成对抗网络（GAN），并进行初步图像生成操作。该代码整体简洁易读，建议与原作者的代码一起使用，可以将其作为参考或解读来理解原作者的实现方式。
     
  • 利用FastAPI部署BERT的情感分析模型：结合Face和PyTorch Transformers实现...
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    本项目展示如何使用FastAPI将基于PyTorch与Transformers库的BERT情感分析模型部署为RESTful API，并集成Face数据增强功能，提升模型性能。 使用FastAPI部署用于情绪分析的BERT模型可以将预训练的BERT模型作为REST API进行情感分析演示版。该模型经过训练，可以根据Google Play上的应用评论对自定义数据集上的情绪（消极、中立和积极）进行分类。 这是向API发送请求的一个示例： ``` http POST http://127.0.0.1:8000/predict text=Good basic lists, i would like to create more lists, but the annual fee for unlimited lists is too out there ```