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带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架

本文分享自华为云社区《全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据》,作者: 汀丶 。 1.简介 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、...

@Configuration 注解的 Full 模式和 Lite 模式!

@Configuration 注解相信各位小伙伴经常会用到,但是大家知道吗,这个注解有两种不同的模式,一种叫做 Full 模式,另外一种则叫做 Lite 模式。 准确来说,Full 模式和 Lite 模式其实 Spring 容器在处理 Bean 时的两种不同行为。 这两种不同的模式在使用时候的表现完全不同,今天松哥就来和各位小伙伴捋一捋这两种模式。 1. 概念梳理 首先我们先来看一下 Spring 官方文档中对 Full 模式和 Lite 模式的一个介绍: 截图来自:https://docs.spring.io/spring-framework/reference/core/beans/java/basic-concepts.html 这个文档主要讲了这样几件事情: 我们可以通过在一个方法上添加 @Bean 注解,进而将该方法的返回值暴露给 Spring 容器,在这种场景下,@Bean 注解实际上就是一种通用的工厂方法机制。 当一个添加了 @Bean 注解的方法位于一个没有添加 @Configuration 注解的类里边时,那么这个添加了 @Bean 注解的方法在处理时就会按照 Lit...

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