在设备上释放Transformer的力量：Swift Core ML 实现的GPT-2与BERT模型库！

在设备上释放Transformer的力量：Swift Core ML 实现的GPT-2与BERT模型库！

swift-coreml-transformersSwift Core ML 3 implementations of GPT-2, DistilGPT-2, BERT, and DistilBERT for Question answering. Other Transformers coming soon!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-coreml-transformers

本文将向您介绍一个令人兴奋的开源项目，它允许您在iOS和macOS设备上直接运行强大的自然语言处理模型——GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT。这个Swift Core ML实现的库不仅提供了高效能模型转换，还附带了直观的应用示例，让您亲身体验到移动设备上的AI文本生成和问答的强大功能。

1、项目介绍

【swift-coreml-transformers】是一个已被存档但仍在可用状态的项目，尽管不再积极维护，但它提供了从PyTorch转为Core ML的转换脚本，以及预先训练好的模型和实用工具，可实现设备端的文本生成和问答应用。其亮点包括GPT-2的演示应用程序，展示了一个无缝的文本生成流程，以及基于BERT和DistilBERT的SQuAD问题回答应用。

2、项目技术分析

该项目包含了：

• 对于BERT和DistilBERT：

  • 基于Google BERT和Hugging Face DistilBERT的预训练模型，经过SQuAD数据集的微调。
  • BERT分词器（BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer）的Swift实现，以及SQuAD数据集解析工具。
  • 清晰易用的问题回答应用示例。

• 对于GPT-2和DistilGPT-2：

  • 转换PyTorch训练的GPT-2模型至Core ML的脚本。
  • 包含解码策略（目前支持贪婪和TopK）的GPT-2生成模型本身。
  • 字节对编码器和解码器的GPT-2实现，以及演示应用。

3、项目及技术应用场景

• 设备端文本生成：无论是在编写创意文案、自动生成对话或者创作故事时，GPT-2和DistilGPT-2模型都可以提供实时的、高质量的内容生成服务。
• 智能问答系统：利用BERT和DistilBERT，您可以开发出无需服务器辅助的本地化问答应用，为用户提供即时解答，适用于教育、咨询等领域。

4、项目特点

• 高性能：这些模型已经在Core ML框架下优化，可以在Apple设备上原生运行，减少依赖云服务的需求，提高响应速度和隐私保护。
• 易于集成：通过Swift接口，开发者可以轻松地将这些模型纳入自己的应用中。
• 直观的演示：附带的演示应用程序让用户体验变得简单，同时也提供了学习如何运用这些技术的起点。
• 兼容性广泛：项目支持多种Transformer模型，并且与Apple的Core ML 3兼容，可在最新版本的iOS和macOS设备上运行。

虽然项目已存档，但由于其良好的社区基础和广泛的实用性，依然可以作为开发设备端NLP应用的一个可靠资源。如果您正在寻找一种方式将前沿的自然语言处理技术引入您的iOS或macOS应用，那么这个项目无疑值得尝试。

要了解更多关于项目的详细信息，请访问项目GitHub页面，并体验在设备上运行的未来AI力量！

swift-coreml-transformersSwift Core ML 3 implementations of GPT-2, DistilGPT-2, BERT, and DistilBERT for Question answering. Other Transformers coming soon!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-coreml-transformers