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AI Studio开发实训平台为开发者提供深度学习系列课程与免费算力支持，从入门到进阶，覆盖CVNLP推荐技术等多个技术方向，助力开发者成长平台已集成飞桨PaddlePaddle 16，支持动态图模式与Python 374新特性，提供Notebook环境的V100免费算力，支持复杂模型的训练EasyEdge端计算模型生成平台基于PaddlePaddleNLP:工业级中文NLP开源工具集开发者社区；此外，PaddleHub平台的最新版本230带来PaddleNLP:工业级中文NLP开源工具集开发者社区了更多创新与扩展，新增了包括文心大模型在内的40余种模型，总预训练模型数量已超过400个，覆盖了从大模型CVNLP语音到工业应用等广泛领域平台的受欢迎程度日益增长，累计star数量超过83K，多次登上GitHub趋势榜单，被800多位开发者广泛使用PaddleHub。

21 运行环境 22 数据准备 训练时，需要准备指定格式的标注数据集没有已标注的数据集时，可参考数据标注指南进行文本分类数据标注数据集的目录结构如下本地数据集目录结构训练开发测试数据集文件以文本与标签类别名用tab符#39\t#39分隔，标签中多个标签用英文逗号#39，#39分隔文本中避免出现tab；本项目旨在通过深度学习方法实现NLP任务中的文本分类PaddleNLP:工业级中文NLP开源工具集开发者社区我们将详细介绍从数据准备模型训练模型转换到Android部署的全过程请确保已具备Python环境PaddlePaddle及PaddleLite的基本知识数据准备阶段，我们使用情感分类数据集，数据标签分为三类0表示负面情感，1表示中性，2表示正向积极情感模型训练阶段。

在AI学习与实训社区AI Studio，探索PaddlePaddle框架下的深度学习应用，享受免费GPU算力的便捷引入PaddleNLP库，实现简单高效自然语言处理，集成业界优质预训练模型，满足开发者多样需求ChatGLM6B作为商用级中文大模型，受到广泛好评，提供高性能低成本部署解决方案访问ChatGLM官网与GitHub，获取详细信息；内置高性能CPUGPU内核移动端嵌入式部署使用 Paddle Lite，具有轻量级高性能和通用性其特点包括轻量级 高性能 通用硬件支持 模型兼容性模型压缩使用 PaddleSlim，提供模型剪裁定点量化知识蒸馏超参搜索和模型结构搜索等策略其功能适用于各种视觉场景，并在NLP领域进行探索。

PaddleNLP是一个功能强大的NLP库，集成了业界预训练模型，为开发者提供了即用的开发环境，适应了多场景需求，具有灵活性和定制性飞浆大语言模型工具链构建在飞桨的分布式并行技术基础上，旨在提供高效易用的全流程服务，覆盖从开发预训练到部署的各个环节它支持多种主流开源大模型，如BloomLLaMA；百度的深度学习中文情感分析工具Senta在AI领域引起了广泛关注它提供了一个方便的平台进行情感分析，通过模仿baseline，使用fasttext版本，许多研究者和开发者对此工具产生了浓厚兴趣，纷纷进行关注周末，我通过PaddleHub试用了Senta，发现其使用流程极其便捷为了将其作为中文情感分析技能点加入到AINLP公众号的。

内置高性能CPUGPU内核等特点 移动端嵌入式部署 工具使用Paddle Lite 特点轻量级高性能通用硬件支持模型兼容性 模型压缩 工具使用PaddleSlim 策略提供模型剪裁定点量化知识蒸馏超参搜索和模型结构搜索等策略，适用于各种视觉场景，并在NLP领域进行探索；PaddleNLP是基于飞桨PaddlePaddle开发的工业级中文NLP开源工具与预训练模型集，旨在减少开发者在自然语言处理领域的重复工作该工具集依托于百度百亿级大数据，提供全面丰富的NLP任务支持，方便开发者灵活尝试多种网络结构，快速达到工业级效果一文本分类 1文本情感分析百度自主研发的中文特色情感倾。

对于那些不想动手，只想直接体验的朋友们，那就来AINLP公众号吧只需在对话框输入“中文情感分析 测试内容”，Senta就会为你快速分析，给出精准的情感反馈结语百度Senta，一款既实用又强大的情感分析工具，无论你是初入此道的新手，还是经验丰富的开发者，都能在其中找到适合自己的学习路径现在；安装步骤包括下载PaddleNLP git项目，使用git clone或下载zip文件，随后在develop分支或对应版本中安装htbuilder与paddlenlp对于onnxruntime安装，需确保版本与cudacudnn兼容部署过程中，需启动elasticsearch并配置相应的参数，确保数据写入ann索引库启动RestAPI模型服务时，需确保参数与数据写入过程一致。

model可使用预训练模型或自定义自定义模型需遵循PaddleNLP的接口criterion 用于对模型输出进行额外计算，若模型仅输出logitsargs 训练参数，如output_dir设置，若未提供，将默认使用当前目录下名为tmp_trainer的目录DataCollator 用于从数据集创建批次数据，若未提供tokenizer，将默认。

二多模态实战项目实战平台推荐飞桨星河社区，提供上传数据集训练可视化等功能，支持多任务套件，如PaddleNLPPaddleOCRPaddleDetection等1PaddleMIX介绍PaddleMIX是基于飞桨的跨模态大模型开发套件，支持图像文本视频等多种模态任务，提供开箱即用的开发体验二多模态模型趋势总结主流趋势包括图文；PaddleX全流程深度学习开发工具，整合了PaddlePaddle的核心框架模型库工具及组件，提供Python API和图形化开发客户端，方便开发者进行深度学习开发PaddleCV飞桨视觉模型库，提供高精度高推理速度的智能视觉模型，覆盖各类任务场景，包含PaddleClasPaddleDet和PaddleSeg等子库PaddleNLP自然语言处理。

功能方面，PaddleNLP情感分析方案覆盖语句级属性级情感分析及属性与观点抽取等基础能力，并提供可视化分析功能，帮助用户快速获取情感分析结果此外，UIE模型还支持同义属性聚合与隐性观点词抽取，满足用户深度定制需求开箱即用与二次开发方面，PaddleNLP提供了简单易用的Taskflow接口，通过几行代码即可使用情；ChatGLM6B是基于GLM架构的开源双语问答对话语言模型，具有62亿参数，针对中文问答和对话进行优化，经过1T标识符的中英双语训练，并采用监督微调反馈自助人类反馈强化学习等技术，生成符合人类偏好的回答PaddleNLP提供了ChatGLM微调示例代码，适合THUDMchatglm6b模型数据集包含约25万条中文数学题，附。

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