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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。
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📝 2022.8.1 PaddleNLP v2.3.5发布!CodeGen 对话式程序生成大模型发布,可Taskflow一键调用;通用信息抽取技术英文模型UIE en正式发布,支持英文各项信息抽取工作; RGL RGL是百度自研的 Prompt-based tuning 小样本学习算法,论文被 Findings of NAACL 2022 接收,欢迎大家使用!
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🍭 2022.6.29 PaddleNLP v2.3.4发布!ERNIE Tiny 全系列中文预训练小模型发布,快速提升预训练模型部署效率,通用信息抽取技术UIE Tiny 系列模型全新升级,支持速度更快效果更好的UIE小模型。
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🔥 2022.5.16 PaddleNLP v2.3全新发布!🎉
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📬 2021.12.12 PaddleNLP v2.2发布!新增开箱即用的NLP能力Taskflow!配套语义检索、智能问答、评论观点抽取产业案例,快速搭建端到端NLP系统!配套视频课程直通车!
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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。
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')
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AutoTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", use_faster=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_faster=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FasterTokenizer文档。
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。
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。
- python >= 3.6
- paddlepaddle >= 2.2
pip install --upgrade paddlenlp
更多关于PaddlePaddle和PaddleNLP安装的详细教程请查看Installation。
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:
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'}]}]
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。
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。
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}
}
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。
PaddleNLP遵循Apache-2.0开源协议。