python 大模型

关于Python中的大型模型框架和库
主流的大规模机器学习框架概述
大规模机器学习尤其是深度学习领域内，多个框架提供了构建、训练以及部署复杂神经网络的能力。这些工具不仅支持传统的监督式学习任务，还特别适用于处理自然语言理解(NLU)，计算机视觉(CV)等领域内的挑战性问题。
PyTorch - 动态计算图与灵活性
PyTorch 是由 Facebook AI Research 开发的一个开源深度学习平台，在研究社区中广受欢迎。它允许开发者定义复杂的模型结构并通过自动微分机制高效地执行反向传播算法。对于希望快速迭代实验的研究人员来说，其动态计算图特性尤为有用[^1]。
import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
print(last_hidden_states)
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TensorFlow - 生产环境下的稳定性
TensorFlow 则是由 Google Brain Team 创建并维护的另一个广泛使用的深度学习框架。相比其他竞争对手而言，该软件包更侧重于生产级别的应用开发；因此具备良好的性能优化选项和支持分布式系统的功能集。此外，Keras API 的集成使得创建新项目变得更加简单直观[^2]。
import tensorflow as tf
from official.nlp.bert.tokenization import FullTokenizer

tokenizer = FullTokenizer(vocab_file='vocab.txt', do_lower_case=True)
tokens = ["hello", "world"]
token_ids = [tokenizer.vocab[word] for word in tokens]

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([token_ids])
iterator = iter(dataset.batch(1))
batch = next(iterator)

embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(tokenizer.vocab), output_dim=768)
embedded_tokens = embedding_layer(batch)
print(embedded_tokens.numpy())
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Hugging Face Transformers - 预训练模型资源宝库
Hugging Face 提供了一个名为 transformers 的 Python 库，专注于简化 NLP 中预训练转换器架构的应用过程。通过这个接口可以轻松加载超过三十种不同类型的预训练模型（如 BERT, RoBERTa 等），并且能够方便地调整它们来适应特定的任务需求。这大大降低了进入门槛，并加速了从原型设计到实际产品化的进程[^3]。