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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。
中文名称 | 文件夹名称 | 数据 | 数据清洗 | 大模型 | 模型部署 | 图解 |
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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 |
simple_thu_chatglm6b | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ☑️ |
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 | ✅ | ✅ | ✅ | ☑️ | ☑️ |
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