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一个多模态内容理解算法框架，其中包含数据处理、预训练模型、常见模型以及模型加速等模块。

Overview

• 架构设计
• 插件介绍
• 安装使用

框架简介

方便使用，支持多模态，多任务的统一训练框架

能力列表：

• bert + 分类任务
• 自定义任务训练（插件注册）

框架设计

框架采用分层的**组织模型训练流程。

• DATA 层负责读取用户数据，根据 field 管理数据。
• Parser 层负责转换原始数据为模型的输入。
• MODEL 层为模型层，具体由表示层（REPRESENTATION）和任务层（TASK）组成。
  • 表示层用于抽取数据的高维特征，框架里内置了一些成熟实现（包括bert、NeXtVLAD等）。
  • 任务层用于拟合具体的训练任务，框架里提供一些默认实现（包括分类任务等），用户也可以根据训练任务，自定义任务模型。
  • 任务层可用于实现多任务训练。
• 框架通过配置文件组合 DATA、Parser、MODEL、Optimizer、Scheduler，构建具体的训练流程。
• 框架还内置了成熟的组件模块（Module），包括 Metrics、Loss、Layer 等，供用户选择使用。

详细可参考文档

框架安装

参考文档

使用说明

cd examples/base_bert_cls_mac
sh train.sh
sh eval.sh
sh predict.sh

模型训练任务被拆分为三步，每个步骤可以独立运行：

• 训练
• 评估
• 预测

任务执行均依赖配置文件，详细介绍可参考文档

若框架默认实现无法满足需求，也可以实现自定义插件，详细介绍可参考文档

Contributing

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