项目简介

PaddleNLP是一款基于飞桨深度学习框架的大语言模型(LLM)开发套件，支持在多种硬件上进行高效的大模型训练、无损压缩以及高性能推理。PaddleNLP 具备简单易用和性能极致的特点，致力于助力开发者实现高效的大模型产业级应用。

特点：

🔧 多硬件训推一体

支持英伟达 GPU、昆仑 XPU、昇腾 NPU、燧原 GCU 和海光 DCU 等多个硬件的大模型和自然语言理解模型训练和推理，套件接口支持硬件快速切换，大幅降低硬件切换研发成本。 当前支持的自然语言理解模型：多硬件自然语言理解模型列表

🚀 高效易用的预训练

支持纯数据并行策略、分组参数切片的数据并行策略、张量模型并行策略和流水线模型并行策略的4D 高性能训练，Trainer 支持分布式策略配置化，降低复杂分布式组合带来的使用成本； Unified Checkpoint 大模型存储工具可以使得训练断点支持机器资源动态扩缩容恢复。此外，异步保存，模型存储可加速95%，Checkpoint 压缩，可节省78.5%存储空间。

🤗 高效精调

精调算法深度结合零填充数据流和 FlashMask 高性能算子，降低训练无效数据填充和计算，大幅提升精调训练吞吐。

🎛️ 无损压缩和高性能推理

大模型套件高性能推理模块内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理速度。底层实现细节封装化，实现开箱即用的高性能并行推理能力。