OpenNMT-py: 开源神经机器翻译和大型语言模型框架

OpenNMT-py简介

OpenNMT-py是OpenNMT项目的PyTorch实现版本,是一个开源的神经机器翻译和大型语言模型框架。它由Harvard NLP小组和SYSTRAN公司于2016年在Lua上孵化,并于2017年移植到PyTorch上。OpenNMT-py专为研究人员设计,可以方便地尝试翻译、语言建模、摘要等自然语言处理任务中的新想法。同时,一些公司已经证明该代码可以用于生产环境。

OpenNMT-py具有以下主要特点:

支持多种神经网络架构,如Transformer、LSTM等
支持多种NLP任务,包括机器翻译、语言建模、文本摘要等
提供灵活的配置选项,可以方便地调整模型结构和训练参数
支持多GPU训练
提供预训练模型,可以直接用于推理或进行微调
支持量化和模型压缩技术
提供REST API和Web界面,方便部署和使用

安装和使用

OpenNMT-py可以通过pip安装,也可以从源代码安装。它需要Python 3.8+和PyTorch 2.0+。

基本的安装步骤如下:

pip install OpenNMT-py

或者从源代码安装:

git clone https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py.git
cd OpenNMT-py
pip install -e .

OpenNMT-py提供了详细的文档和教程,帮助用户快速上手。例如:

如何使用7B或13B llama(或Open llama、MPT-7B、Redpajama)语言模型复制Vicuna
如何使用自己的数据集微调NLLB-200
如何创建简单的OpenNMT-py REST服务器
如何创建简单的Web界面

社区和贡献

OpenNMT-py是一个协作开源项目,欢迎社区贡献。贡献者可以查看标记为"contributions welcome"的issues。在提出问题之前,请确保阅读了要求和完整文档示例。

如果您在学术工作中使用OpenNMT-py,请引用2017年ACL发表的系统演示论文:

@misc{klein2018opennmt,
      title={OpenNMT: Neural Machine Translation Toolkit}, 
      author={Guillaume Klein and Yoon Kim and Yuntian Deng and Vincent Nguyen and Jean Senellart and Alexander M. Rush},
      year={2018},
      eprint={1805.11462},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}