mindnlp
v0.4.0
최신 기능
from mindnlp . transformers import AutoModel
model = AutoModel . from_pretrained ( 'bert-base-cased' )Ascend 910 series , Ascend 310B (Orange Pi) , GPU 및 CPU 대한 포괄적 인 지원. (참고 : 현재 Orange Pi에서 사용할 수있는 유일한 AI 개발 키트.)mindspore.jit 사용하여 그래프 모드로의 한 줄 전환, 사용 편의성과 빠른 성능 향상을 위해 포옹 페이스 코드 스타일 과 완전히 호환됩니다. Ascend 하드웨어에서 테스트 된 Llama 성능은 다른 Mindspore 정적 그래프 기반 스위트와 일치하는 2 배 동적 그래프 속도 ( 45ms/토큰 )에 도달합니다.Text information extraction , Chatbots , Speech recognition , ChatPDF , Music generation , Code generation , Voice clone 등이 포함되어있어 모델 지원이 증가함에 따라 더 흥미로운 응용 프로그램이 개발을 기다리고 있습니다! PYPI에 업로드 된 공식 버전의 Mindnlp를 설치할 수 있습니다.
pip install mindnlp여기에서 Mindnlp Daily Wheel을 다운로드 할 수 있습니다.
소스에서 Mindnlp를 설치하려면 실행하십시오.
pip install git+https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
# or
git clone https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
cd mindnlp
bash scripts/build_and_reinstall.sh| Mindnlp 버전 | MindSpore 버전 | 지원되는 파이썬 버전 |
|---|---|---|
| 주인 | 매일 빌드 | > = 3.7.5, <= 3.9 |
| 0.1.1 | > = 1.8.1, <= 2.0.0 | > = 3.7.5, <= 3.9 |
| 0.2.x | > = 2.1.0 | > = 3.8, <= 3.9 |
| 0.3.x | > = 2.1.0, <= 2.3.1 | > = 3.8, <= 3.9 |
| 0.4.x | > = 2.2.x | > = 3.9, <= 3.11 |
Mindnlp는 Mindspore를 기반으로 한 오픈 소스 NLP 라이브러리입니다. NLP의 많은 일반적인 접근 방식을 포함하는 자연어 처리 작업을 해결하기위한 플랫폼을 지원합니다. 연구원과 개발자가 모델을보다 편리하고 빠르게 구성하고 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다.
마스터 브랜치는 Mindspore Master 와 함께 작동합니다.
지원되는 모델이 너무 많으므로 여기에서 확인하십시오.
이 프로젝트는 Apache 2.0 라이센스에 따라 릴리스됩니다.
다이나믹 버전은 여전히 개발 중입니다. 문제가 있거나 새로운 기능에 대한 아이디어가 있다면 Github 문제를 통해 저희에게 연락하십시오.
Mindspore NLP SIG (자연 언어 처리 특별 관심 그룹)는 MindNLP 프레임 워크의 주요 개발 팀입니다. 연구, 응용 프로그램 개발 및 자연어 처리의 실제 구현에 관심이있는 업계 및 학계의 개발자와 협력하는 것을 목표로합니다. 우리의 목표는 국내 프레임 워크 Mindspore를 기반으로 최고의 NLP 프레임 워크를 만드는 것입니다. 또한 정기적으로 NLP 기술 공유 세션 및 오프라인 이벤트를 개최합니다. 관심있는 개발자는 아래 QR 코드를 사용하여 SIG 그룹에 가입 할 수 있습니다.
Mindspore는 기여와 피드백을 환영하는 오픈 소스 프로젝트입니다.
도구 상자와 벤치 마크가 성장하는 연구에 서비스를 제공하기를 바랍니다.
기존 방법을 다시 구현하기 위해 유연하고 표준화 된 툴킷을 제공함으로써 커뮤니티
새로운 시맨틱 세분화 방법을 개발합니다.
이 프로젝트가 귀하의 연구에 유용하다고 생각되면 다음을 고려하십시오.
@misc{mindnlp2022,
title={{MindNLP}: Easy-to-use and high-performance NLP and LLM framework based on MindSpore},
author={MindNLP Contributors},
howpublished = { url {https://github.com/mindlab-ai/mindnlp}},
year={2022}
}
