fast-bert

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做文本分类的微调，通常要写不少样板代码。Fast-Bert 把这件事简化了：你可以在自己的数据集上训练 BERT、RoBERTa 或 XLNet 模型，支持多分类和多标签任务，还能调整 epoch、学习率、batch size 和优化器调度。内置的学习率查找器和 LAMB 优化器支持，能帮你更快地拿到像样的结果；训练好的模型也可以导出用于推理，包括部署到 AWS SageMaker。这个库年头不短，底层基于 Hugging Face 早期的 BERT PyTorch 实现，所以更适合当作一个稳定的参考实现来用，而不是持续维护的框架。