各 py 文件由 ipynb 自动转换而来，实际练习需通过文件内 Colab 链接进行；README 未说明本地依赖版本与模型下载要求
tensorflow-nlp-tutorial
ukairia777更新放缓用 TensorFlow/Keras 串联从文本预处理到 BERT、GPT、LLM 下游任务的实战教程，覆盖 NER、LoRA、DPO 等，适合系统学习 NLP 建模流程。
tensorflow를 사용하여 텍스트 전처리부터, Topic Models, BERT, GPT, LLM과 같은 최신 모델의 다운스트림 태스크들을 정리한 Deep Learning NLP 저장소입니다.
暂无版本580star284fork同步于 2026-11-07 07:29 UTC
在 Chrome 浏览器中打开各 py 文件内附带的 Colab 链接，无需本地安装 Python 即可直接运行 硬件要求按 README 说明
README 未说明
基于 TensorFlow 2.0 的韩语 NLP 教程仓库，覆盖从文本预处理到 LLM 微调的完整实战代码
用 TensorFlow/Keras 串联从文本预处理到 BERT、GPT、LLM 下游任务的实战教程，覆盖 NER、LoRA、DPO 等，适合系统学习 NLP 建模流程。
核心能力
- 覆盖文本预处理、主题模型、BERT、GPT、LLM 等下游任务
- 提供 BERT 文本分类、NER、问答、NLI、SBERT 聊天机器人代码
- 包含 KoGPT-2 文本生成、聊天机器人与文本分类实践
- 含 KeyBERT 关键词提取、CTM 与 BERTopic 主题建模
- 新增 RAG 与 LLM、VLM 微调实战代码
容易踩的坑
内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README
暂无 release 数据（可能没有发版，或尚未同步）。
用户点评
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Tensorflow-NLP-tutorial
- A list of NLP(Natural Language Processing) tutorials built on Tensorflow 2.0.
- I've launched a PyTorch tutorial! Check it out through this link.
이곳은 위키독스 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 의 자연어 처리 튜토리얼 저장소입니다.
딥 러닝 프레임워크 Tensorflow 2.0+을 사용하고 있습니다.
만약 파이토치 튜토리얼을 찾으신다면 링크(클릭!)에서 확인하실 수 있습니다.
코드의 기반이 되는 이론적인 설명은 1,200페이지 분량의 e-Book을 통해 작성 및 공개하였습니다.
e-Book : https://wikidocs.net/book/2155
Colab 실습 방법
각 실습 파일의 py 파일을 열어보면 Colab 링크를 기재해두었습니다.
각 py 파일은 ipynb 파일에서 자동 변환만 진행한 파일입니다.
해당 링크를 Chrome 브라우저에서 접속하시면 별도 파이썬 설치없이 바로 실습이 가능합니다.
업데이트 공지
- 2022년 01월 01일 : 깃허브 저장소를 오픈하였습니다.
- 2022년 01월 03일 : 18챕터 - BERT 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의 응답, NLI, SBERT를 이용한 챗봇 실습 코드 추가.
- 2022년 01월 18일 : 19챕터 - KoGPT-2 텍스트 생성, 챗봇, 텍스트 분류 실습 코드 추가.
- 2022년 01월 20일 : 26챕터 - BERT를 이용한 키워드 추출 키버트(KeyBERT) 실습 코드 추가.
- 2022년 02월 16일 : 26챕터 - BERT를 이용한 복합 토픽 모델링 Combined Topic Models, CTM 실습 코드 추가.
- 2022년 02월 24일 : 19챕터 - CTM 한국어, BERTopic 영어, 한국어 실습 코드 추가.
- 2024년 02월 18일 : 24챕터 - LLM 파인 튜닝 실습 코드 추가.
- 2025년 06월 27일 : 21~25챕터 - RAG 추가 및 LLM, VLM 파인 튜닝 코드 실습 코드 추가.
unsloth
unslothai·Python
本地跑和训练大模型、扩散模型的图形界面，支持 GGUF、MLX 及 Qwen、DeepSeek、Gemma、FLUX 等主流模型，省去命令行配置的麻烦。
本地推理+4参数高效微调
79286+1417.4kv0.1.916-beta2026-11-10 17:09 UTC
annotated_deep_learning_paper_implementations
labmlai·Python
用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。
论文复现+4参数高效微调
67743+286.8k2026-11-02 05:57 UTC
airllm
lyogavin·Jupyter Notebook
单张 4GB 显存显卡就能跑 70B 甚至 2.8T 参数大模型的分层推理方案，通过逐层加载权重把显存需求压到极低，适合本地低配设备部署大模型。
大模型推理+4参数高效微调
42102+2024.3kv4.0.02026-11-10 06:14 UTC
self-llm
datawhalechina·Jupyter Notebook
面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程，手把手教你在本地微调（全参数/LoRA）和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。
大模型微调+4参数高效微调
32750+193.2k2026-10-29 10:59 UTC