⚡ FastTokenizer:高性能文本处理库 FastTokenizer 是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库,集成业界多个常用的 Tokenizer 实现,支持不同 NLP 场景下的文本预处理功能,如文本分类、阅读理解,序列标注等。在 Python 端结合 PaddleNLP Tokenizer 模块,为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。
CHANGE: Visitor pattern instead of custom tokenizer CHANGE: Custom visitors for language dependent tokenization 0.1.0 The first proper release CHANGE: Language specific tokenizer configuration CHANGE: Basic analyses of the program structure and token role ...
import paddle from paddlenlp.transformers import * tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0') text = tokenizer('自然语言处理') # 语义表示 model = AutoModel.from_pretrained('ernie-1.0') sequence_output, pooled_output = model(input_ids=paddle.to_tensor([text['input_ids']])) # ...
对tokenizer的解析可以发现,在c++中使用字典树数据结构来实现tokenizer是相对比较简单方便的。 接下来,我们对CPU后端和GPU后端的算子实现进行解析。 0x3. CPU后端算子实现 主要就是对这个文件进行解析:https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/devices/cpu/cpudevice.cpp 。 辅助函数 代码语言:javascript ...
Language() - 用于 CPP、Python、Ruby、Markdown 等。 NLTKTextSplitter():使用 NLTK(自然语言工具包)按句子分割文本。 SpacyTextSplitter() - 使用 Spacy按句子的切割文本。 2.1 RecursiveCharacterTextSplitter:重叠滑窗分句方法 RecursiveCharacterTextSplitter是Langchain的默认文本分割器,它按不同的字符递归地分割文档...
fastdeploy_gpu_python >= 0.5.0 paddlenlp>=2.4.1 In [1] # 安装快速切词工具 faster_tokenizer !pip install faster_tokenizer # 安装paddlenlp !pip install --upgrade paddlenlp # 安装gpu版本 fastdeploy !pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html ...
感兴趣的开发者可以访问fastai的GitHub进行安装:github.com/fastai/fastai/ fastai库 从去年宣布开发开始,历时18个月,fastai深度学习库v1.0终于和大家见面了。在项目启动之初,开发人员就曾介绍过PyTorch作为一个平台的优势:可以利用常规python代码的灵活性和各种函数构建、训练神经网络,可以解决更广泛的问题…… ...
fastDFS github wiki https://github.com/happyfish100/fastdfs/wiki 技术改变一切 分类:Java 雷神约 粉丝-16关注 -7 +加关注 0 0 升级成为会员
首先,FastConvMAE创新地设计出decoder互相融合的Mixture of Reconstructor (MoR),可以让masked patches从不同的tokenizer中学习到互补的信息,包括EMA 的self-ensembling性质,DINO的similarity-discrimination能力,以及CLIP的multimodal知识。MoR主要包括两个部分,Partially-Shared Decoder(PS-Decoder)和Mixture of Tokenizer(MoT)...
项目地址:github.com/chatchat-spa 简介:基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现,开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。 特性:算是比较早期的RAG框架了,使用的基本全是python的框架。该项目是一个可以实现完全本地化推理的知识库增强方案, 重点解决数据安全保护,私域化部署的企业...