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@@ -1,3 +1,357 @@
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-# PaddleNLP
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+**简体中文**🀄 | [English🌎](./README_en.md)
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-PaddleNLP
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+<p align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/1371212/175816733-8ec25eb0-9af3-4380-9218-27c154518258.png" align="middle" width="500" />
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+</p>
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+------------------------------------------------------------------------------------------
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+<p align="center">
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+ <a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-dfd.svg"></a>
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+ <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/PaddlePaddle/PaddleNLP?color=ffa"></a>
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+ <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.6.2+-aff.svg"></a>
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+ <a href=""><img src="https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-pink.svg"></a>
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+ <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/graphs/contributors"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/PaddlePaddle/PaddleNLP?color=9ea"></a>
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+ <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/commits"><img src="https://img.shields.io/github/commit-activity/m/PaddlePaddle/PaddleNLP?color=3af"></a>
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+ <a href="https://pypi.org/project/paddlenlp/"><img src="https://img.shields.io/pypi/dm/paddlenlp?color=9cf"></a>
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+ <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/issues"><img src="https://img.shields.io/github/issues/PaddlePaddle/PaddleNLP?color=9cc"></a>
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+ <a href="https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleNLP?color=ccf"></a>
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+</p>
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+<h4 align="center">
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+ <a href=#特性> 特性 </a> |
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+ <a href=#安装> 安装 </a> |
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+ <a href=#快速开始> 快速开始 </a> |
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+ <a href=#api文档> API文档 </a> |
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+ <a href=#社区交流> 社区交流 </a>
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+</h4>
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+
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+**PaddleNLP**是一款**简单易用**且**功能强大**的自然语言处理开发库。聚合业界**优质预训练模型**并提供**开箱即用**的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配**产业实践范例**可满足开发者**灵活定制**的需求。
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+## News 📢
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+* 🔥 **2022.9.6 发布 [PaddleNLP v2.4](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/releases/tag/v2.4.0)**
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+ * 💎 NLP工具：**[NLP 流水线系统 Pipelines](./pipelines)** 发布，支持快速搭建搜索引擎、问答系统，可扩展支持各类NLP系统，让解决 NLP 任务像搭积木一样便捷、灵活、高效！
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+ * 💢 产业应用：新增 **[文本分类全流程应用方案](./applications/text_classification)** ，覆盖多分类、多标签、层次分类各类场景，支持 **小样本学习** 和 **TrustAI** 可信计算模型训练与调优；[**通用信息抽取 UIE 能力升级**](./model_zoo/uie)，发布 **UIE-M**，支持中英文混合抽取，新增**UIE 数据蒸馏**方案，打破 UIE 推理瓶颈，推理速度提升 100 倍以上；
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+ * 🍭 AIGC 内容生成：新增代码生成 SOTA 模型[**CodeGen**](./examples/code_generation/codegen)，支持多种编程语言代码生成；集成[**文图生成潮流模型**](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md#%E6%96%87%E5%9B%BE%E7%94%9F%E6%88%90) DALL·E Mini、Disco Diffusion、Stable Diffusion，更多趣玩模型等你来玩；新增[**中文文本摘要应用**](./applications/text_summarization)，基于大规模语料的中文摘要模型首次发布，可支持 Taskflow 一键调用和定制训练；
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+ * 💪 框架升级：[**模型自动压缩 API**](./docs/compression.md) 发布，自动对模型进行裁减和量化，大幅降低模型压缩技术使用门槛；[**小样本 Prompt**](./applications/text_classification/multi_class/few-shot)能力发布，集成 PET、P-Tuning、RGL 等经典算法。
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+* 🔥 **2022.5.16 发布 [PaddleNLP v2.3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/releases/tag/v2.3.0)**
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+ * 💎 发布通用信息抽取技术 [**UIE**](./model_zoo/uie)，单模型支持实体识别、关系和事件抽取、情感分析等多种开放域信息抽取任务，不限领域和抽取目标，支持**零样本抽取**与全流程**小样本**高效定制开发；
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+ * 😊 发布文心大模型 [**ERNIE 3.0**](./model_zoo/ernie-3.0) 轻量级模型，在 [CLUE ](https://www.cluebenchmarks.com/)上实现同规模结构效果最佳，并提供**🗜️无损压缩**和**⚙️全场景部署**方案；
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+ * 🏥 发布中文医疗领域预训练模型 [**ERNIE-Health**](./model_zoo/ernie-health)，[CBLUE](https://github.com/CBLUEbenchmark/CBLUE) 中文医疗信息处理评测冠军模型；
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+ * 💬 发布大规模百亿开放域对话预训练模型 [**PLATO-XL**](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/plato-xl) ，配合⚡**FasterGeneration**⚡快速实现高性能GPU并行推理加速。
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+## 社区交流
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+- 微信扫描二维码并填写问卷，回复小助手关键词（NLP）之后，即可加入交流群领取福利
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+ - 与众多社区开发者以及官方团队深度交流。
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+ - 10G重磅NLP学习大礼包！
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+
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+ <div align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/184784832-bb97930f-a738-4480-99be-517aeb65afac.png" width="150" height="150" />
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+ </div>
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+## 特性
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+#### <a href=#开箱即用的nlp工具集> 📦 开箱即用的NLP工具集 </a>
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+#### <a href=#丰富完备的中文模型库> 🤗 丰富完备的中文模型库 </a>
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+#### <a href=#产业级端到端系统范例> 🎛️ 产业级端到端系统范例 </a>
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+#### <a href=#高性能分布式训练与推理> 🚀 高性能分布式训练与推理 </a>
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+### 开箱即用的NLP工具集
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+Taskflow提供丰富的**📦开箱即用**的产业级NLP预置模型，覆盖自然语言理解与生成两大场景，提供**💪产业级的效果**与**⚡️极致的推理性能**。
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+
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+
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+
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+Taskflow最新集成了文生图的趣玩应用，三行代码体验 **Stable Diffusion**
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+```python
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+from paddlenlp import Taskflow
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+text_to_image = Taskflow("text_to_image", model="CompVis/stable-diffusion-v1-4")
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+image_list = text_to_image('"In the morning light,Chinese ancient buildings in the mountains,Magnificent and fantastic John Howe landscape,lake,clouds,farm,Fairy tale,light effect,Dream,Greg Rutkowski,James Gurney,artstation"')
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+```
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+<img width="300" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/16698950/194882669-f7cc7c98-d63a-45f4-99c1-0514c6712368.png">
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+
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+更多使用方法可参考[Taskflow文档](./docs/model_zoo/taskflow.md)。
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+
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+### 丰富完备的中文模型库
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+
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+#### 🀄 业界最全的中文预训练模型
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+
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+精选 45+ 个网络结构和 500+ 个预训练模型参数，涵盖业界最全的中文预训练模型：既包括文心NLP大模型的ERNIE、PLATO等，也覆盖BERT、GPT、RoBERTa、T5等主流结构。通过`AutoModel` API一键⚡**高速下载**⚡。
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+
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+```python
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+from paddlenlp.transformers import *
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+
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+ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+bert = AutoModel.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
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+albert = AutoModel.from_pretrained('albert-chinese-tiny')
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+roberta = AutoModel.from_pretrained('roberta-wwm-ext')
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+electra = AutoModel.from_pretrained('chinese-electra-small')
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+gpt = AutoModelForPretraining.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')
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+```
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+
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+针对预训练模型计算瓶颈，可以使用API一键使用文心ERNIE-Tiny全系列轻量化模型，降低预训练模型部署难度。
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+
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+```python
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+# 6L768H
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+ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+# 6L384H
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+ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-mini-zh')
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+# 4L384H
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+ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-micro-zh')
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+# 4L312H
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+ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-nano-zh')
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+```
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+
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+对预训练模型应用范式如语义表示、文本分类、句对匹配、序列标注、问答等，提供统一的API体验。
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+
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+```python
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+import paddle
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+from paddlenlp.transformers import *
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+
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+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+text = tokenizer('自然语言处理')
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+
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+# 语义表示
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+model = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+sequence_output, pooled_output = model(input_ids=paddle.to_tensor([text['input_ids']]))
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+# 文本分类 & 句对匹配
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+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+# 序列标注
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+model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+# 问答
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+model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
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+```
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+
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+#### 💯 全场景覆盖的应用示例
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+覆盖从学术到产业的NLP应用示例，涵盖NLP基础技术、NLP系统应用以及拓展应用。全面基于飞桨核心框架2.0全新API体系开发，为开发者提供飞桨文本领域的最佳实践。
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+
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+精选预训练模型示例可参考[Model Zoo](./model_zoo)，更多场景示例文档可参考[examples目录](./examples)。更有免费算力支持的[AI Studio](https://aistudio.baidu.com)平台的[Notbook交互式教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)提供实践。
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+<details><summary> PaddleNLP预训练模型适用任务汇总（<b>点击展开详情</b>）</summary><div>
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+| Model | Sequence Classification | Token Classification | Question Answering | Text Generation | Multiple Choice |
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+| :----------------- | ----------------------- | -------------------- | ------------------ | --------------- | --------------- |
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+| ALBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| BART | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
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+| BERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| BigBird | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| BlenderBot | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| ChineseBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| ConvBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| CTRL | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| DistilBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| ELECTRA | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| ERNIE | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| ERNIE-CTM | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| ERNIE-Doc | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| ERNIE-GEN | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| ERNIE-Gram | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| ERNIE-M | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| FNet | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| Funnel-Transformer | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| GPT | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| LayoutLM | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| LayoutLMv2 | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| LayoutXLM | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| LUKE | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| mBART | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| MegatronBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| MobileBERT | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| MPNet | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| NEZHA | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| PP-MiniLM | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| ProphetNet | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| Reformer | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| RemBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| RoBERTa | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+| RoFormer | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| SKEP | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| SqueezeBERT | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
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+| T5 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| TinyBERT | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
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+| UnifiedTransformer | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
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+| XLNet | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
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+
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+</div></details>
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+
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+可参考[Transformer 文档](/docs/model_zoo/index.rst) 查看目前支持的预训练模型结构、参数和详细用法。
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+### 产业级端到端系统范例
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+PaddleNLP针对信息抽取、语义检索、智能问答、情感分析等高频NLP场景，提供了端到端系统范例，打通*数据标注*-*模型训练*-*模型调优*-*预测部署*全流程，持续降低NLP技术产业落地门槛。更多详细的系统级产业范例使用说明请参考[Applications](./applications)。
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+
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+#### 🔍 语义检索系统
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+
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+针对无监督数据、有监督数据等多种数据情况，结合SimCSE、In-batch Negatives、ERNIE-Gram单塔模型等，推出前沿的语义检索方案，包含召回、排序环节，打通训练、调优、高效向量检索引擎建库和查询全流程。
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+
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+<div align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168514909-8817d79a-72c4-4be1-8080-93d1f682bb46.gif" width="400">
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+</div>
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+
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+
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+更多使用说明请参考[语义检索系统](./applications/neural_search)。
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+#### ❓ 智能问答系统
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+
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+基于[🚀RocketQA](https://github.com/PaddlePaddle/RocketQA)技术的检索式问答系统，支持FAQ问答、说明书问答等多种业务场景。
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+
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+<div align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168514868-1babe981-c675-4f89-9168-dd0a3eede315.gif" width="400">
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+</div>
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+
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+
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+更多使用说明请参考[智能问答系统](./applications/question_answering)与[文档智能问答](./applications/doc_vqa)
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+#### 💌 评论观点抽取与情感分析
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+基于情感知识增强预训练模型SKEP，针对产品评论进行评价维度和观点抽取，以及细粒度的情感分析。
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+
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+<div align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168407260-b7f92800-861c-4207-98f3-2291e0102bbe.png" width="400">
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|
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+</div>
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+
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+更多使用说明请参考[情感分析](./applications/sentiment_analysis)。
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+
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+#### 🎙️ 智能语音指令解析
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+
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+集成了[PaddleSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech)和[百度开放平台](https://ai.baidu.com/)的的语音识别和[UIE](./model_zoo/uie)通用信息抽取等技术，打造智能一体化的语音指令解析系统范例，该方案可应用于智能语音填单、智能语音交互、智能语音检索等场景，提高人机交互效率。
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+
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+<div align="center">
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+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/16698950/168589100-a6c6f346-97bb-47b2-ac26-8d50e71fddc5.png" width="400">
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+</div>
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+
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+更多使用说明请参考[智能语音指令解析](./applications/speech_cmd_analysis)。
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+### 高性能分布式训练与推理
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+
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+#### ⚡ FasterTokenizer：高性能文本处理库
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+
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+<div align="center">
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|
+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168407921-b4395b1d-44bd-41a0-8c58-923ba2b703ef.png" width="400">
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|
+</div>
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+
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+```python
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+AutoTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-medium-zh", use_faster=True)
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+```
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+
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+为了实现更极致的模型部署性能，安装FastTokenizers后只需在`AutoTokenizer` API上打开 `use_faster=True`选项，即可调用C++实现的高性能分词算子，轻松获得超Python百余倍的文本处理加速，更多使用说明可参考[FasterTokenizer文档](./faster_tokenizer)。
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+
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+#### ⚡️ FasterGeneration：高性能生成加速库
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+
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+<div align="center">
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|
+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168407831-914dced0-3a5a-40b8-8a65-ec82bf13e53c.gif" width="400">
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|
+</div>
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+
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|
+```python
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+model = GPTLMHeadModel.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')
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+...
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+outputs, _ = model.generate(
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+ input_ids=inputs_ids, max_length=10, decode_strategy='greedy_search',
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+ use_faster=True)
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+```
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+
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+简单地在`generate()`API上打开`use_faster=True`选项，轻松在Transformer、GPT、BART、PLATO、UniLM等生成式预训练模型上获得5倍以上GPU加速，更多使用说明可参考[FasterGeneration文档](./faster_generation)。
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+
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+#### 🚀 Fleet：飞桨4D混合并行分布式训练技术
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+
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+<div align="center">
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|
|
+ <img src="https://user-images.githubusercontent.com/11793384/168515134-513f13e0-9902-40ef-98fa-528271dcccda.png" width="300">
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+</div>
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+
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+
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+更多关于千亿级AI模型的分布式训练使用说明可参考[GPT-3](./examples/language_model/gpt-3)。
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+
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+## 安装
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+
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+### 环境依赖
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+
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+- python >= 3.6
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+- paddlepaddle >= 2.2
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+
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+### pip安装
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+```shell
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+pip install --upgrade paddlenlp
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+```
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+更多关于PaddlePaddle和PaddleNLP安装的详细教程请查看[Installation](./docs/get_started/installation.rst)。
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+## 快速开始
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+这里以信息抽取-命名实体识别任务，UIE模型为例，来说明如何快速使用PaddleNLP:
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+### 一键预测
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+PaddleNLP提供[一键预测功能](./docs/model_zoo/taskflow.md)，无需训练，直接输入数据即可开放域抽取结果：
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+```python
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+>>> from pprint import pprint
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+>>> from paddlenlp import Taskflow
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+>>> schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # Define the schema for entity extraction
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+>>> ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
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+>>> pprint(ie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！"))
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+[{'时间': [{'end': 6,
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+ 'probability': 0.9857378532924486,
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+ 'start': 0,
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+ 'text': '2月8日上午'}],
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+ '赛事名称': [{'end': 23,
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+ 'probability': 0.8503089953268272,
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+ 'start': 6,
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+ 'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}],
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+ '选手': [{'end': 31,
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+ 'probability': 0.8981548639781138,
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+ 'start': 28,
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+ 'text': '谷爱凌'}]}]
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+```
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+### 小样本学习
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+如果对一键预测效果不满意，也可以使用少量数据进行模型精调，进一步提升特定场景的效果，详见[UIE小样本定制训练](./model_zoo/uie/)。
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+更多PaddleNLP内容可参考：
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+- [精选模型库](./model_zoo)，包含优质预训练模型的端到端全流程使用。
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+- [多场景示例](./examples)，了解如何使用PaddleNLP解决NLP多种技术问题，包含基础技术、系统应用与拓展应用。
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+- [交互式教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)，在🆓免费算力平台AI Studio上快速学习PaddleNLP。
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+## API文档
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+PaddleNLP提供全流程的文本领域API，可大幅提升NLP任务建模的效率：
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+- 支持[千言](https://www.luge.ai)等丰富中文数据集加载的[Dataset API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/data_prepare/dataset_list.html)。
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+- 提供🤗Hugging Face Style的API，支持 **500+** 优质预训练模型加载的[Transformers API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/model_zoo/index.html)。
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+- 提供30+多语言词向量的[Embedding API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/model_zoo/embeddings.html)
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+更多使用方法请参考[API文档](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/)。
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+## Citation
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+如果PaddleNLP对您的研究有帮助，欢迎引用
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+```
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+@misc{=paddlenlp,
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+ title={PaddleNLP: An Easy-to-use and High Performance NLP Library},
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+ author={PaddleNLP Contributors},
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+ howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP}},
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+ year={2021}
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+}
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+```
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+
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+## Acknowledge
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+我们借鉴了Hugging Face的[Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)🤗关于预训练模型使用的优秀设计，在此对Hugging Face作者及其开源社区表示感谢。
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+## License
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+PaddleNLP遵循[Apache-2.0开源协议](./LICENSE)。
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