Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/paddlenlp

PaddleNLP

Thư viện LLM và SLM dễ sử dụng và mạnh mẽ với model zoo tuyệt vời.

Chạy đượcnguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonApache-2.0commit 3f87dac9b719

Python, giấy phép Apache-2.0. Dự án tự gắn nhãn: bert, compression, distributed training, document intelligence, embedding, ernie, information extraction và llama.

PaddleNLP chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 1,5 phút, gặp 2 lỗi và tự sửa hết mà không cần trợ giúp, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.

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).

Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo

Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 100 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).

Tóm tắt

kết luận
Chạy được
Điểm Argusic
100 / 100
chi phí của lần chạy kiểm chứng
0,14 USD (đo thực tế)
số lần chạy đã ghi
2
test gần nhất
lượt star
12.987
fork
3.019
issue đang mở
310
người theo dõi
96
dung lượng
115 MB
ngày tạo
push gần nhất

Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.

Những gì đã đo

Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.

Thời gian mất cho từng lỗi khi test PaddleNLP, vẽ từ lần chạy được ghi lại
Mỗi cột là một lỗi agent đã ghi lại, kèm thời gian nó tốn. Vẽ từ lần chạy này, không lấy từ nguồn nào khác.

Những gì trục trặc, bằng chính lời của agent

Lời của chính agent, lỗi nặng nhất trước, không bao giờ viết lại thành lời khuyên.

  • huggingface_hub 2.4.0 removed `repo_type_and_id_from_hf_id` API; import fails at startup1 phút
  • test_glue.py PearsonAndSpearman.assertEqual fails on float rounding (0.9985229081857803 vs 0.9985229081857804)0,5 phút
Thời gian cài đặt
2 phút
Từ máy sạch đến khi xong
22 phút
Lỗi gặp và đã sửa
gặp 2, tự sửa 2 mà không cần người giúp
Cách chứng minh kết quả
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.
Số token model đã dùng
61.424
Commit chính xác đã test
3f87dac9b719
Container image
sha256:cdd920bce783

Những gì chưa đo

Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.

Bộ nhớ GPU cao nhất
lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
Hoạt động khi chạy lâu
mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao

Xem phiên làm việc

Toàn bộ lần chạy, từ máy sạch, đúng tốc độ thực tế. Không cắt và không tua nhanh đoạn nào.

Bản ghi của lần thử 1, chạy ngày . Kết luận ở trên đến từ một lần thử khác, nên hãy xem đây là một phiên làm việc, không phải kết quả hiện tại. Bản terminal recording dùng để làm video này là bằng chứng, được lưu với dấu vân tay sha256; video chỉ là bản dựng từ nó. Không có gì tải từ trang chứa video cho tới khi bạn bấm phát.

Đoạn cuối của bản ghi

Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.

 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

Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.

Cách test

Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.

Điểm mạnh và giới hạn

Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.

Những gì suôn sẻ

  • Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
  • Cài đặt trong 1,5 phút.
  • Tự khắc phục cả 2 lỗi mà không cần người can thiệp, cho thấy các lỗi được ghi trong tài liệu đủ rõ để giải quyết.
  • Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
  • Giấy phép Apache-2.0, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
  • Đã đo 2 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.

Phù hợp để dùng cho

  • Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
  • Đánh giá nhanh: nó đã chạy 1,5 phút sau khi clone.

Cũng đã test, cùng lĩnh vực

Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.

  • LlamaFactory đã kiểm chứng chạy được · Python · 4 chủ đề chung
  • txtai đã kiểm chứng chạy được · Python · 4 chủ đề chung
  • obsei đã kiểm chứng chạy được · Python · 3 chủ đề chung
  • trieve đã test, chưa kiểm chứng · Rust · 3 chủ đề chung
  • picollm đã test, chưa kiểm chứng · Python · 3 chủ đề chung
  • headroom đã kiểm chứng chạy được · Python · 2 chủ đề chung

Lịch sử chạy

test bởilần thửkết quảđiểmchi phí USDthời điểm
Argusic Runner2/3Chạy được100,000,14
Argusic Runner1/3Chạy được100,000,03

Chủ đề (từ GitHub)

bertcompressiondistributed-trainingdocument-intelligenceembeddingernieinformation-extractionllamallmneural-searchnlppaddlenlppretrained-modelsquestion-answeringsearch-enginesemantic-analysissentiment-analysistransformersuie

Nhúng badge

Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.

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

Câu hỏi

PaddleNLP có chạy được không?
Có. PaddleNLP chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 2 phút, gặp 2 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
Argusic đã test PaddleNLP như thế nào?
Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit 3f87dac9b719. Có 2 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
Test PaddleNLP tốn bao nhiêu?
Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,14 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
Cài đặt PaddleNLP mất bao lâu?
1,5 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
PaddleNLP có cần GPU không?
Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
Cài đặt PaddleNLP thì gặp lỗi gì?
2 lỗi xảy ra trong lần chạy được ghi lại, và 2 lỗi đã được sửa mà không cần người giúp. Từng lỗi, cùng thời gian nó tốn, được liệt kê trên trang này.
Bằng chứng cho PaddleNLP ở đâu?
Cả 2 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.

Discussion