PaddleNLP は動作しますか?

はい。PaddleNLP は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 2 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。

Argusic は PaddleNLP をどのようにテストしましたか?

新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 3f87dac9b719 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。

PaddleNLP のテストにはいくらかかりましたか?

この判定を出した実行のコストは 0.14 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。

PaddleNLP のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?

この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 1.5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。

PaddleNLP には GPU が必要ですか?

起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。

PaddleNLP のインストールでは何がうまくいきませんか?

記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。

PaddleNLP の証拠はどこにありますか?

記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

英語の原文: https://argusic.com/subject/paddlenlp

PaddleNLP

素晴らしいモデル zoo を備えた、使いやすくて強力な LLM と SLM ライブラリ。

動作するソース: GitHub ホームページPythonApache-2.0コミット 3f87dac9b719

Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: bert、compression、distributed training、document intelligence、embedding、ernie、information extraction、llama.

PaddleNLP は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 1.5 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

PaddleNLP 3.0.0b4 installed in a Python 3.12 venv with PaddlePaddle 3.3.1; 103 tests pass across data pipelines, metrics, generation, CLI, and taskflow (real model inference against HuggingFace weights).
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定: 動作する
Argusic スコア: 100 / 100
検証した実行のコスト: 0.14 USD (実測)
記録された実行: 2
最終テスト: 2026-11-03
スター: 12,987
フォーク: 3,019
未解決の Issue: 310
ウォッチャー: 96
サイズ: 115 MB
作成日: 2021-02-05
最終プッシュ: 2026-05-23

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 2026-11-04。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。各行は記録された値であり、推定値ではありません。

PaddleNLP のテスト中に各失敗で失われた時間 (記録された実行から作成) — 各バーはエージェントが記録した失敗と、それにかかった時間です。この実行のデータのみから描いています。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

huggingface_hub 2.4.0 removed `repo_type_and_id_from_hf_id` API; import fails at startup1 分
test_glue.py PearsonAndSpearman.assertEqual fails on float rounding (0.9985229081857803 vs 0.9985229081857804)0.5 分

インストール時間: 2 分
クリーンなマシンから完了まで: 22 分
遭遇したエラーと修正したエラー: 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法: pytest tests/cli/ tests/data/ tests/dataset/test_iter_datasets.py tests/dataset/test_zero_padding.py tests/metrics/ tests/layers/ tests/generation/test_logits_process.py tests/generation/test_stopping_criteria.py tests/generation/test_synced_gpus.py --tb=no -q => 94 passed, 5 skipped. pytest tests/taskflow/test_fill_mask.py tests/taskflow/test_text_classification.py tests/taskflow/test_sentiment_analysis.py --tb=no => 9 passed. paddlenlp --help prints usage.
使用したモデルのトークン: 61,424
テストした正確なコミット: 3f87dac9b719
コンテナイメージ: sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク: CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い: 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません

セッションを見る

クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。

試行 1 の録画、実行日 2026-09-26。上の判定は別の試行によるものなので、これは現在の結果ではなく 1 つのセッションとしてご覧ください。この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

 succeeded in 11011ms:
  /work/repo/paddlenlp/transformers/tokenizer_utils_base.py:2521: FutureWarning: The `max_seq_len` …
    warnings.warn(
-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html
9 passed, 2 warnings in 9.72s
Now I have all the data I need. Let me compile the final result.
exec
/bin/sh -lc "cd /work/repo && /home/runner/venv/bin/python3 -m pytest tests/cli/test_cli.py tests/d…
 succeeded in 7141ms:
.ssss............s...................................................... [ 72%] ...................…
tokens used
61,424

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
1.5 分でインストールできました。
2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。

適している用途

ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
手早く評価したい場合: クローンから 1.5 分後には動作していました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

実行履歴

テスト担当	試行	結果	スコア	コスト (USD)	日時
Argusic Runner	2/3	動作した	100.00	0.14	2026-11-03 21:40 UTC
Argusic Runner	1/3	動作した	100.00	0.03	2026-09-26 19:24 UTC

トピック (出典: GitHub)

bert compression distributed-training document-intelligence embedding ernie information-extraction llama llm neural-search nlp paddlenlp pretrained-models question-answering search-engine semantic-analysis sentiment-analysis transformers uie

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/PaddleNLP.svg)](https://argusic.com/subject/paddlenlp)

質問

PaddleNLP は動作しますか?: はい。PaddleNLP は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 2 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は PaddleNLP をどのようにテストしましたか?: 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 3f87dac9b719 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
PaddleNLP のテストにはいくらかかりましたか?: この判定を出した実行のコストは 0.14 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
PaddleNLP のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?: この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 1.5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
PaddleNLP には GPU が必要ですか?: 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
PaddleNLP のインストールでは何がうまくいきませんか?: 記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
PaddleNLP の証拠はどこにありますか?: 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。