EasyNLP是一个功能全面且易于使用的自然语言处理工具包，支持多种NLP任务，提供丰富的预训练模型，并能与多种深度学习框架无缝集成。它拥有良好的文档和社区支持，旨在简化用户的NLP开发流程。

只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注的极简自然语言处理工具包

由vivo AI全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，具有更大量的优质数据、更优的效果及长文本支持。

XGrammar是一个开源的结构化生成库，支持通用的上下文无关文法进行广泛的结构化生成，提供经过系统优化的快速执行能力。

MinT 是一个轻量级、可扩展的Transformer库，专为自然语言处理任务而设计，提供易于使用的API，支持多种预训练模型，能够高效地进行模型训练和推理。

GradientJ旨在使NLP应用更易获取，提供创建、微调和管理NLP应用的综合解决方案，充分利用大语言模型的能力。

Composable Prompts是一个顶尖平台，旨在快速构建、测试和部署基于大型语言模型（LLMs）的任务和API。它为LLMs的世界带来了组合、模板、测试、缓存和可视化等功能，使开发者能够高效地创建强大的提示，重用它们，并在不同环境中进行测试。同时，它通过智能缓存优化性能和成本，并允许轻松切换模型和运行环境。

minGPT是用PyTorch重新实现的GPT，旨在变得小巧、干净、可解释和具有教育意义，适合学习和研究。

FewCLUE是一个专为中文自然语言处理设计的小样本学习测评基准，提供多种评测任务，支持各种模型和算法的评估，易于扩展和定制，旨在推动中文NLP研究的发展。

这是一个轻量级的Transformers.js封装，用于将其API代理到Pyodide环境中，使得Python可以无缝调用JavaScript中的机器学习模型。