zero_nlp 项目介绍
zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理（NLP）的开箱即用训练框架。该项目基于 PyTorch 和 Transformers，将训练、微调大模型、文本转向量、文本生成以及多模态模型等所有方面打包提供完整解决方案。
项目特点
目标
zero_nlp 的核心目标是提供一个易于使用的框架，让用户能够迅速在中文领域内开始模型的训练和应用。不论是进行模型微调还是开发新的应用，都能借助这个平台轻松实现。
数据
zero_nlp 从开源社区中整理了大量实用的训练数据，让用户可以立刻着手实践。此外，它还提供了数据模版和高级的多线程、内存映射等数据处理技术，即便面对百GB规模的数据也能够有效处理。
流程
每个项目都包括完整的训练流程，从数据清洗、数据处理、模型构建，到模型训练、模型部署及模型图解，实现了一体化管理。
模型
当前支持的模型包括：GPT2、CLIP、GPT-NeoX、Dolly、LLaMA、ChatGLM-6B、VisionEncoderDecoderModel 等多模态大模型，满足不同项目需求。
多卡串联
为了应对现代大模型对显存的需求，zero_nlp 实现了多个显卡串联的功能，以支持更高效的模型训练和部署。
模型工具
项目中还包含大模型词表的裁切与扩充教程，帮助用户根据需要定制和优化模型。
模型训练模块
项目提供了丰富的例子和模块，便于用户进行各类文本和图像处理任务的训练：
- 中文文本分类模块
- 中文 GPT2 模块
- 中文 CLIP 模块
- 图像生成中文文本模块
- vit 核心源码介绍
- ChatGLM 模块
- 百川大模型等
每个模块都有 针对性的数据处理和模型部署步骤。
工程介绍与排错
zero_nlp 还提供了关于如何 debug VLMM 等工程的详细介绍，帮助用户更深入地理解和优化项目。
图解功能
通过图解方式，zero_nlp 把复杂的数据流转过程简单化、可视化，例如文本分类、中文 GPT2 模型、中文 CLIP 等图解方式，使理解过程变得更加直观。
分享与学习资源
为了帮助用户更好地理解 transformers 源码，项目提供一些源码解读，以及可以通过 Bilibili 上的「良睦路程序员」频道获取更多学习资源。
总之，zero_nlp 是一个功能强大且贴心的自然语言处理项目，它把与中文 NLP 相关的资源和工具整合到一起，为广大从业者和研究人员提供了便利的平台。
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