cybertron

cybertron

纯Go语言实现的自然语言处理工具包 支持多种预训练模型

Cybertron是一个基于spaGO构建的纯Go语言包,为开发者提供简单接口使用NLP技术,无需其他编程语言或复杂框架。该项目支持使用HuggingFace模型库中的预训练Transformer模型,主要用于推理。Cybertron兼容BERT、ELECTRA等多种模型,可应用于文本分类、问答、文本生成等任务。它支持服务器模式和库模式两种使用方式,为Go开发者提供了便捷的NLP解决方案。

CybertronNLPGo语言Transformer模型机器学习Github开源项目

Cybertron

Cybertron 是一个纯 Go 语言编写的包,基于 spaGO 构建,为 Go 开发者提供了一个简单的接口来使用 NLP 技术,无需其他编程语言或复杂的框架。它专为使用 HuggingFace 模型仓库 中可用的预训练 Transformer 模型而设计。

该包主要用于进行推理,未来可能会添加微调功能。

团队欢迎贡献者参与,以加速其发展。

支持的模型

  • BERT
  • ELECTRA
  • BART
  • PEGASUS
  • MarianMT

支持的任务

  • 掩码语言建模
  • 监督和零样本文本分类(情感分析、主题分类、意图检测等)
  • 令牌分类(命名实体识别、词性标注等)
  • 抽取式和生成式问答
  • 文本编码(文本嵌入、语义搜索等)
  • 文本生成(翻译、释义、摘要等)
  • 关系抽取

使用方法

要求:

克隆此仓库或获取库:

go get -u github.com/nlpodyssey/cybertron

Cybertron 支持两种主要使用场景,下面将详细解释。

服务器模式

设置在 .env 文件中配置,Cybertron 会自动加载。或者,也可以通过标志接受配置。

要查看完整列表,请运行:

GOARCH=amd64 go run ./cmd/server -h

输出:

Usage of server: -address value 服务器监听地址 -allowed-origins value 允许的源(逗号分隔) -loglevel value zerolog 全局级别 -model value 模型名称(和 models-dir 的子路径) -model-conversion value 模型转换策略("always"|"missing"|"never") -model-conversion-precision value 如果模型被转换,使用的浮点精度位数("32"|"64") -model-download value 模型下载策略("always"|"missing"|"never") -models-dir value 模型的基础目录 -network value 服务器监听的网络类型 -task value 模型可以执行的推理/计算类型("textgeneration"|"zero-shot-classification"|"question-answering"|"text-classification"|"token-classification"|"text-encoding") -tls value 是否启用 TLS("true"|"false") -tls-cert value TLS 证书文件名 -tls-key value TLS 密钥文件名

例如,要使用默认设置在服务器模式下运行 Cybertron 进行机器翻译(如 enit),只需在当前目录创建一个 .env 文件:

echo "CYBERTRON_MODEL=Helsinki-NLP/opus-mt-en-it" > .env echo "CYBERTRON_MODELS_DIR=models" >> .env echo "CYBERTRON_MODEL_TASK=text-generation" >> .env

然后执行以下命令:

GOARCH=amd64 go run ./cmd/server -address 0.0.0.0:8080

要测试服务器,运行:

curl -X 'POST' \ '0.0.0.0:8080/v1/generate' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "input": "You must be the change you wish to see in the world.", "parameters": {} }'

库模式

可以利用多个示例来了解 Cybertron 当前的 NLP 功能。以下是示例列表。

机器翻译(英 -> 意)

GOARCH=amd64 go run ./examples/textgeneration

零样本文本分类

⚠️ 如果 .env 文件中指定的模型不兼容,将返回错误。在这种情况下,从配置文件中删除指定的模型,以使用默认模型。

GOARCH=amd64 go run ./examples/zeroshotclassification politics,business,science,technology,health,culture,sports

依赖项

Cybertron 的主要依赖项包括:

  • Spago - 一个轻量级的纯 Go 自包含机器学习框架
  • GoPickle - 一个用于加载 Python 使用 pickle 序列化的数据和 PyTorch 模块文件的 Go 模块
  • GoTokenizers - 当今最常用分词器的 Go 实现

其余主要用于 gRPC 和 HTTP API 开发。

开发工具

本节适用于想要更改或丰富 Cybertron gRPC 和 HTTP API 的开发者。

首先,你需要在机器上安装 buf

然后安装以下工具:

go install github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/v2/protoc-gen-grpc-gateway \
  github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/v2/protoc-gen-openapiv2 \
  google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go \
  google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc

然后运行以下命令生成 gRPC 和 HTTP API:

go generate ./...

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