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PaddleNLP是一款简单易用且功能强大的自然语言处理和大语言模型(LLM)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 📢

2024.01.04 PaddleNLP v2.7：大模型体验全面升级，统一工具链大模型入口。统一预训练、精调、压缩、推理以及部署等环节的实现代码，到 PaddleNLP/llm目录。全新大模型工具链文档，一站式指引用户从大模型入门到业务部署上线。全断点存储机制 Unified Checkpoint，大大提高大模型存储的通用性。高效微调升级，支持了高效微调+LoRA同时使用，支持了QLoRA等算法。
2023.08.15 PaddleNLP v2.6：发布全流程大模型工具链，涵盖预训练，精调，压缩，推理以及部署等各个环节，为用户提供端到端的大模型方案和一站式的开发体验；内置4D并行分布式Trainer，高效微调算法LoRA/Prefix Tuning, 自研INT8/INT4量化算法等等；全面支持LLaMA 1/2, BLOOM, ChatGLM 1/2, GLM, OPT等主流大模型

安装

环境依赖

python >= 3.7
paddlepaddle >= 2.6.0
如需大模型功能，请使用 paddlepaddle-gpu >= 2.6.0

pip安装

pip install --upgrade paddlenlp

或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：

pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html

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

快速开始

大模型文本生成

PaddleNLP提供了方便易用的Auto API，能够快速的加载模型和Tokenizer。这里以使用 linly-ai/chinese-llama-2-7b 大模型做文本生成为例：

>>> from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("linly-ai/chinese-llama-2-7b")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("linly-ai/chinese-llama-2-7b", dtype="float16")
>>> input_features = tokenizer("你好！请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
>>> outputs = model.generate(**input_features, max_length=128)
>>> tokenizer.batch_decode(outputs[0])
['\n你好！我是一个AI语言模型，可以回答你的问题和提供帮助。']

一键UIE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。这里以信息抽取-命名实体识别任务，UIE模型为例：

>>> 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中国选手谷爱凌以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'}]}]

更多PaddleNLP内容可参考：

大模型全流程工具链，包含主流中文大模型的全流程方案。
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。

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。

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。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 4,842 Commits
.github		.github
applications		applications
csrc		csrc
docs		docs
examples		examples
fast_generation		fast_generation
fast_tokenizer		fast_tokenizer
llm		llm
model_zoo		model_zoo
paddlenlp		paddlenlp
pipelines		pipelines
ppdiffusers		ppdiffusers
scripts		scripts
tests		tests
.clang-format		.clang-format
.clang_format.hook		.clang_format.hook
.copyright.hook		.copyright.hook
.flake8		.flake8
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
.readthedocs.yaml		.readthedocs.yaml
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Makefile		Makefile
README.md		README.md
README_en.md		README_en.md
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt
setup.py		setup.py

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🀄 业界最全的中文预训练模型

💯 全场景覆盖的应用示例

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