PaddleNLP: A Python repository from Macvh

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特性 | 安装 | 快速开始 | API文档 | 社区交流

PaddleNLP是一款简单易用且功能强大的自然语言处理开发库。聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。

News 📢

🔥 2022.11.17 发布 PaddleNLP v2.4.3
- 💪 框架升级：🏆 小样本 Prompt API 升级，提示定义更加灵活，支撑 FewCLUE AutoPrompt 方案；🕸 Trainer API 升级，新增sharding、bf16训练，新增Seq2seqTrainer、IterableDataset支持。
- 🔨 产业应用：🏃通用信息抽取 UIE 能力升级，支持量化训练及 INT8 精度推理，进一步提升 UIE 推理速度。💬 新增无监督问答 Pipiline，支持用少量标注数据低成本搭建检索问答系统，效果领先。
🔥 2022.10.27 发布 PaddleNLP v2.4.2
- NLG能力扩充：新增📄基于Pegasus的中文文本摘要方案，效果领先；新增❓问题生成解决方案，提供基于业界领先模型UNIMO-Text和大规模多领域问题生成数据集训练的通用问题生成预训练模型。均支持Taskflow一键调用，支持FasterGeneration高性能推理，训练推理部署全流程打通。
- 发布 🖼PPDiffusers：支持跨模态（如图像与语音）训练和推理的扩散模型（Diffusion Model）工具箱，可快速体验、二次开发 Stable Diffusion，持续支持更多模型。
🔥 2022.10.14 发布 PaddleNLP v2.4.1
- 🧾 发布多语言跨模态布局增强文档智能大模型 ERNIE-Layout，刷新11项任务SOTA。同步发布基于ERNIE-Layout的文档抽取问答模型DocPrompt 🔖，精准理解文档图片布局与语义信息，轻松应对各类业务场景。
🔥 2022.9.6 发布 PaddleNLP v2.4
- 💎 NLP工具：NLP 流水线系统 Pipelines 发布，支持快速搭建搜索引擎、问答系统，可扩展支持各类NLP系统，让解决 NLP 任务像搭积木一样便捷、灵活、高效！
- 🔨 产业应用：新增 文本分类全流程应用方案 ，覆盖多分类、多标签、层次分类各类场景，支持 小样本学习 和 TrustAI 可信计算模型训练与调优；通用信息抽取 UIE 能力升级，发布 UIE-M，支持中英文混合抽取，新增UIE 数据蒸馏方案，打破 UIE 推理瓶颈，推理速度提升 100 倍以上；
- 🍭 AIGC 内容生成：新增代码生成 SOTA 模型CodeGen，支持多种编程语言代码生成；集成文图生成潮流模型 DALL·E Mini、Disco Diffusion、Stable Diffusion，更多趣玩模型等你来玩；新增中文文本摘要应用，基于大规模语料的中文摘要模型首次发布，可支持 Taskflow 一键调用和定制训练；
- 💪 框架升级：模型自动压缩 API 发布，自动对模型进行裁减和量化，大幅降低模型压缩技术使用门槛；小样本 Prompt能力发布，集成 PET、P-Tuning、RGL 等经典算法。

社区交流

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- 10G重磅NLP学习大礼包！

## 特性

📦 开箱即用的NLP工具集

🤗 丰富完备的中文模型库

🎛️ 产业级端到端系统范例

🚀 高性能分布式训练与推理

开箱即用的NLP工具集

Taskflow提供丰富的📦开箱即用的产业级NLP预置模型，覆盖自然语言理解与生成两大场景，提供💪产业级的效果与⚡️极致的推理性能。

Taskflow最新集成了文生图的趣玩应用，三行代码体验 Stable Diffusion

from paddlenlp import Taskflow
text_to_image = Taskflow("text_to_image", model="CompVis/stable-diffusion-v1-4")
image_list = text_to_image('"In the morning light,Chinese ancient buildings in the mountains,Magnificent and fantastic John Howe landscape,lake,clouds,farm,Fairy tale,light effect,Dream,Greg Rutkowski,James Gurney,artstation"')

更多使用方法可参考Taskflow文档。

丰富完备的中文模型库

🀄 业界最全的中文预训练模型

精选 45+ 个网络结构和 500+ 个预训练模型参数，涵盖业界最全的中文预训练模型：既包括文心NLP大模型的ERNIE、PLATO等，也覆盖BERT、GPT、RoBERTa、T5等主流结构。通过AutoModel API一键⚡高速下载⚡。

from paddlenlp.transformers import *

ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
bert = AutoModel.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
albert = AutoModel.from_pretrained('albert-chinese-tiny')
roberta = AutoModel.from_pretrained('roberta-wwm-ext')
electra = AutoModel.from_pretrained('chinese-electra-small')
gpt = AutoModelForPretraining.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')

针对预训练模型计算瓶颈，可以使用API一键使用文心ERNIE-Tiny全系列轻量化模型，降低预训练模型部署难度。

# 6L768H
ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# 6L384H
ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-mini-zh')
# 4L384H
ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-micro-zh')
# 4L312H
ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-nano-zh')

对预训练模型应用范式如语义表示、文本分类、句对匹配、序列标注、问答等，提供统一的API体验。

import paddle
from paddlenlp.transformers import *

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
text = tokenizer('自然语言处理')

# 语义表示
model = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
sequence_output, pooled_output = model(input_ids=paddle.to_tensor([text['input_ids']]))
# 文本分类 & 句对匹配
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# 序列标注
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# 问答
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')

💯 全场景覆盖的应用示例

覆盖从学术到产业的NLP应用示例，涵盖NLP基础技术、NLP系统应用以及拓展应用。全面基于飞桨核心框架2.0全新API体系开发，为开发者提供飞桨文本领域的最佳实践。

精选预训练模型示例可参考Model Zoo，更多场景示例文档可参考examples目录。更有免费算力支持的AI Studio平台的Notbook交互式教程提供实践。

PaddleNLP预训练模型适用任务汇总（点击展开详情）

Model	Sequence Classification	Token Classification	Question Answering	Text Generation	Multiple Choice
ALBERT	✅	✅	✅	❌	✅
BART	✅	✅	✅	✅	❌
BERT	✅	✅	✅	❌	✅
BigBird	✅	✅	✅	❌	✅
BlenderBot	❌	❌	❌	✅	❌
ChineseBERT	✅	✅	✅	❌	❌
ConvBERT	✅	✅	✅	❌	✅
CTRL	✅	❌	❌	❌	❌
DistilBERT	✅	✅	✅	❌	❌
ELECTRA	✅	✅	✅	❌	✅
ERNIE	✅	✅	✅	❌	✅
ERNIE-CTM	❌	✅	❌	❌	❌
ERNIE-Doc	✅	✅	✅	❌	❌
ERNIE-GEN	❌	❌	❌	✅	❌
ERNIE-Gram	✅	✅	✅	❌	❌
ERNIE-M	✅	✅	✅	❌	❌
FNet	✅	✅	✅	❌	✅
Funnel-Transformer	✅	✅	✅	❌	❌
GPT	✅	✅	❌	✅	❌
LayoutLM	✅	✅	❌	❌	❌
LayoutLMv2	❌	✅	❌	❌	❌
LayoutXLM	❌	✅	❌	❌	❌
LUKE	❌	✅	✅	❌	❌
mBART	✅	❌	✅	❌	✅
MegatronBERT	✅	✅	✅	❌	✅
MobileBERT	✅	❌	✅	❌	❌
MPNet	✅	✅	✅	❌	✅
NEZHA	✅	✅	✅	❌	✅
PP-MiniLM	✅	❌	❌	❌	❌
ProphetNet	❌	❌	❌	✅	❌
Reformer	✅	❌	✅	❌	❌
RemBERT	✅	✅	✅	❌	✅
RoBERTa	✅	✅	✅	❌	✅
RoFormer	✅	✅	✅	❌	❌
SKEP	✅	✅	❌	❌	❌
SqueezeBERT	✅	✅	✅	❌	❌
T5	❌	❌	❌	✅	❌
TinyBERT	✅	❌	❌	❌	❌
UnifiedTransformer	❌	❌	❌	✅	❌
XLNet	✅	✅	✅	❌	✅

可参考Transformer 文档查看目前支持的预训练模型结构、参数和详细用法。

产业级端到端系统范例

PaddleNLP针对信息抽取、语义检索、智能问答、情感分析等高频NLP场景，提供了端到端系统范例，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，持续降低NLP技术产业落地门槛。更多详细的系统级产业范例使用说明请参考Applications。

🔍 语义检索系统

针对无监督数据、有监督数据等多种数据情况，结合SimCSE、In-batch Negatives、ERNIE-Gram单塔模型等，推出前沿的语义检索方案，包含召回、排序环节，打通训练、调优、高效向量检索引擎建库和查询全流程。

更多使用说明请参考语义检索系统。

❓ 智能问答系统

基于🚀RocketQA技术的检索式问答系统，支持FAQ问答、说明书问答等多种业务场景。

更多使用说明请参考智能问答系统与文档智能问答

💌 评论观点抽取与情感分析

基于情感知识增强预训练模型SKEP，针对产品评论进行评价维度和观点抽取，以及细粒度的情感分析。

更多使用说明请参考情感分析。

🎙️ 智能语音指令解析

集成了PaddleSpeech和百度开放平台的的语音识别和UIE通用信息抽取等技术，打造智能一体化的语音指令解析系统范例，该方案可应用于智能语音填单、智能语音交互、智能语音检索等场景，提高人机交互效率。

更多使用说明请参考智能语音指令解析。

高性能分布式训练与推理

⚡ FastTokenizer：高性能文本处理库

AutoTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", use_fast=True)

为了实现更极致的模型部署性能，安装FastTokenizers后只需在AutoTokenizer API上打开 use_fast=True选项，即可调用C++实现的高性能分词算子，轻松获得超Python百余倍的文本处理加速，更多使用说明可参考FastTokenizer文档。

⚡️ FasterGeneration：高性能生成加速库

model = GPTLMHeadModel.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')
...
outputs, _ = model.generate(
    input_ids=inputs_ids, max_length=10, decode_strategy='greedy_search',
    use_faster=True)

简单地在generate()API上打开use_faster=True选项，轻松在Transformer、GPT、BART、PLATO、UniLM等生成式预训练模型上获得5倍以上GPU加速，更多使用说明可参考FasterGeneration文档。

🚀 Fleet：飞桨4D混合并行分布式训练技术

更多关于千亿级AI模型的分布式训练使用说明可参考GPT-3。

安装

环境依赖

python >= 3.6
paddlepaddle >= 2.2

pip安装

pip install --upgrade paddlenlp

更多关于PaddlePaddle和PaddleNLP安装的详细教程请查看Installation。

快速开始

这里以信息抽取-命名实体识别任务，UIE模型为例，来说明如何快速使用PaddleNLP:

一键预测

PaddleNLP提供一键预测功能，无需训练，直接输入数据即可开放域抽取结果：

>>> from pprint import pprint
>>> from paddlenlp import Taskflow

>>> schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # Define the schema for entity extraction
>>> ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
>>> pprint(ie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中**选手谷爱凌以188.25分获得金牌！"))
[{'时间': [{'end': 6,
          'probability': 0.9857378532924486,
          'start': 0,
          'text': '2月8日上午'}],
  '赛事名称': [{'end': 23,
            'probability': 0.8503089953268272,
            'start': 6,
            'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}],
  '选手': [{'end': 31,
          'probability': 0.8981548639781138,
          'start': 28,
          'text': '谷爱凌'}]}]

小样本学习

如果对一键预测效果不满意，也可以使用少量数据进行模型精调，进一步提升特定场景的效果，详见UIE小样本定制训练。

更多PaddleNLP内容可参考：

精选模型库，包含优质预训练模型的端到端全流程使用。
多场景示例，了解如何使用PaddleNLP解决NLP多种技术问题，包含基础技术、系统应用与拓展应用。
交互式教程，在🆓免费算力平台AI Studio上快速学习PaddleNLP。

API文档

PaddleNLP提供全流程的文本领域API，可大幅提升NLP任务建模的效率：

支持千言等丰富中文数据集加载的Dataset API。
提供🤗Hugging Face Style的API，支持 500+ 优质预训练模型加载的Transformers API。
提供30+多语言词向量的Embedding API

更多使用方法请参考API文档。

Citation

如果PaddleNLP对您的研究有帮助，欢迎引用

@misc{=paddlenlp,
    title={PaddleNLP: An Easy-to-use and High Performance NLP Library},
    author={PaddleNLP Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP}},
    year={2021}
}

Acknowledge

我们借鉴了Hugging Face的Transformers🤗关于预训练模型使用的优秀设计，在此对Hugging Face作者及其开源社区表示感谢。

License

PaddleNLP遵循Apache-2.0开源协议。

Macvh/PaddleNLP