基于飞桨的 NLP 与大模型开发库，提供丰富模型库，覆盖 BERT、ERNIE、LLaMA 等，支持分布式训练、压缩和文档智能等任务。

基于 PyTorch 的轻量级 NLP 框架，几行代码就能完成命名实体识别、词性标注、语义角色标注等序列标注任务的训练与微调。

一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调，支持 LoRA 等高效训练方式，省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。

统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型，覆盖推理与训练，省去为每个模型重写代码的麻烦。

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。

《Transformers for NLP and Computer Vision》第三版配套代码，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、CLIP、DALL·E 3、GPT-4o、Gemini 等模型在 NLP、视觉和 RAG 任务中的实战用法。

开源金融大语言模型，提供训练好的模型和微调流程，用于金融情感分析、智能投顾等场景。

在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。

中文 LLaMA-2 与 Alpaca-2 大模型二期项目，提供支持 64K 超长上下文的中文预训练和指令微调模型，可直接用于长文本理解与对话。

提供中文 BERT-wwm 系列预训练模型，用全词掩码技术提升中文 NLP 任务效果，可直接加载微调。

微软开源的 PII 检测与脱敏框架，能从文本、图像和结构化数据中识别并匿名化姓名、电话等敏感信息，支持 NLP 与正则规则组合的自定义流水线。

基于中文医学知识对 LLaMA 等大模型做指令微调，打造能回答医疗问题的中文医疗助手，开箱可用。

统一封装 LoRA、Adapter 等参数高效微调方法的 PyTorch 库，兼容 Hugging Face Transformers，让大模型微调只需改几行代码。

基于 PyTorch 的 Transformers 库入门教程，手把手演示文本分类、NER、问答、摘要等常见 NLP 任务的训练与微调流程。

韩语版 BERT 预训练模型，基于 PyTorch 和 Transformers，可直接加载做韩语文本分类、情感分析等下游任务的微调。

从 NLP 基础一路讲到 LLM 微调与部署的算法全栈教程，覆盖 BERT、LLaMA、LoRA 等内容，适合系统入门大模型。

开源大模型微调工具箱，支持 LoRA 等参数高效微调，还能做消融实验和单元测试，方便快速验证 Llama2、Mistral、Falcon 等模型在分类任务上的效果。

统一 RAG 检索环节的微调工具，覆盖 Embedding、ColBERT 和 ReRanker 三类模型，省去分别搭训练流程的麻烦。

基于 Meta Llama 3 开发的中文大模型项目，提供中文 LLaMA-3 和 Alpaca-3 模型及训练、部署方案，解决中文场景下开源大模型可用性问题。

MindSpore 官方的大模型实战课程，带你从 BERT、GPT 一路动手实现到 ChatGLM、LLaMA2，适合系统学习大模型原理与训练推理。

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。

汇总可私有化部署的中文大语言模型资源清单，覆盖小规模底座模型、垂直领域微调、数据集与教程，方便低成本选型落地。

Hugging Face 官方 Transformers 课程，系统讲解 Transformer 模型与 NLP 的实战用法，适合从零上手深度学习训练与微调。

整理 Text2SQL 及 Text2DSL、Text2API、Text2Vis 等自然语言转结构化查询方向的教程、数据集与论文资源，帮研究者快速入门并跟进大模型在该领域的最新进展。