yuanzhoulvpi2017/zero_nlp

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zero to nlp 特点 🎯目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案； 💽数据： 从开源社区，整理了海量的训练数据，帮助用户可以快速上手； 同时也开放训练数据模版，可以快速处理垂直领域数据； 结合多线程、内存映射等更高效的数据处理方式，即使需要处理百GB规模的数据，也是轻而易举； 💻流程：每一个项目有完整的模型训练步骤，如：数据清洗、数据处理、模型构建、模型训练、模型部署、模型图解； 🔥模型：当前已经支持gpt2、clip、gpt-neox、dolly、llama、chatglm-6b、VisionEncoderDecoderModel等多模态大模型； 🚀多卡串联 ：当前，多数的大模型的尺寸已经远远大于单个消费级显卡的显存，需要将多个显卡串联，才能训练大模型、才能部署大模型。因此对部分模型结构进行修改，实现了训练时、推理时 的多卡串联功能。 ⚙️模型工具：添加了大模型的词表裁切和词表扩充 教程model_modify 目录 模型训练 中文名称 文件夹名称 数据 数据清洗 大模型 模型部署 图解 中文文本分类 chinese_classifier ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ 中文gpt2 chinese_gpt2 ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ 中文clip chinese_clip ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ 图像生成中文文本 VisionEncoderDecoderModel ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ vit核心源码介绍 vit model ❌ ❌ ❌ ❌ ✅ Thu-ChatGlm-6b(v1版本 作废) simple_thu_chatglm6b ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ 🌟chatglm-v2-6b🎉 chatglm_v2_6b_lora ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 中文dolly_v2_3b dolly_v2_3b ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 中文llama(作废) chinese_llama ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 中文bloom chinese_bloom ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 中文falcon(注意：falcon模型和bloom结构类似) chinese_bloom ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 中文预训练代码 model_clm ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 百川大模型 model_baichuan ✅ ✅ ✅ ✅ ❌ 模型修剪✂️ model_modify ✅ ✅ ✅ llama2 流水线并行 pipeline ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 数据流程图解 我一直觉得，数据流程通过图解的形式表达出来，其实是最清楚的，因此我都会尽可能的把每一个任务的都图解出来。 文本分类数据图解 中文gpt2 中文clip 图像生成中文文本 vit 源码 分享数据 一直在整理开源数据，如果有需要，可以关注公众号统计学人，回复nlp数据即可。目前还在整理数据中