在本章中，我们将探索一系列有用的库和框架，这些库和框架可以在提示工程师的提示工程项目中提供极大帮助。这些工具提供了必要的函数和资源，可以简化提示生成过程、微调和基于提示的语言模型的评估。
Hugging Face Transformers 是一个流行的开源库，提供了预训练模型、标记器和实用工具，用于自然语言处理任务，包括提示工程。
Key Features
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Pre-trained Models − Hugging Face Transformers 提供了对各种预训练语言模型的访问，例如 GPT-3、BERT、RoBERTa 等，这些模型可针对提示工程任务进行微调。
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Tokenizers − 该库提供标记化工具，可帮助将文本转换为适合语言模型的输入特征。
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Pipelines − Hugging Face Transformers 提供了易于使用的管道，用于各种 NLP 任务，包括文本生成、情绪分析、翻译等。
OpenAI GPT-3 API
OpenAI GPT-3 API 允许开发者与强大的 GPT-3 语言模型进行交互，并创建基于提示的自定义应用程序。
Key Features
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GPT-3 Language Model − 该 API 授予对 GPT-3 语言模型的访问权限，使提示工程师能够根据自定义提示来生成与上下文相关的响应。
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Chat Format − 该 API 支持基于 chat 的格式，允许通过使用用户和模型消息来扩展提示，与语言模型进行交互式对话。
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Custom Prompt Engineering − 提示工程师可以利用 API 来微调特定域或任务的提示，从而使其成为一个通用的提示工程项目工具。
AllenNLP
AllenNLP 是一个基于 PyTorch 构建的自然语言处理库，为研究和生产应用程序提供了广泛的 NLP 功能。
Key Features
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Pre-trained Models − AllenNLP 为各种 NLP 任务提供了预训练模型，可以用作提示工程项目的起点。
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Custom Components − 该库允许提示工程师定义和集成自定义组件，从而实现定制的、基于提示的模型架构。
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Flexibility and Extensibility − AllenNLP 的模块化设计和灵活性使其适用于提示工程任务中的实验和定制。
TensorFlow Extended (TFX)
TFX 是一个端到端的平台，用于部署面向生产的机器学习管道，包括提示工程管道。
Key Features
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Scalable Pipelines − TFX 允许提示工程师创建可扩展、可重复使用和面向生产的提示工程管道，以进行微调和评估。
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TensorFlow Hub Integration − TFX 与 TensorFlow Hub 集成，提供了对各种预训练模型的访问，以用于提示工程项目。
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Model Versioning − TFX 支持模型版本控制和管理，从而便于跟踪模型迭代和改进。
Sentence Transformers 是一个专门为句子和文本嵌入而设计的库，为提示工程项目提供了有用的工具。
Key Features
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Sentence Embeddings − Sentence Transformers 提供了预训练模型，可为句子或短语生成高质量的嵌入，使其适合提示表示。
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Cross-lingual Support − 该库支持多语言嵌入，允许提示工程师创建跨语言的、基于提示的模型。
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{s0} − 可以针对特定任务或领域对 Sentence Transformer 模型进行微调，以增强模型的相关性和提示工程的性能。
Conclusion
在本章中，我们探索了提示工程师可以用来简化其提示工程项目的各种有用的库和框架。
Hugging Face Transformers 和 AllenNLP 提供了预训练的模型和标记化工具，而 OpenAI GPT-3 API 实现了与强大的 GPT-3 语言模型的交互。
TensorFlow Extended 提供了一个端到端平台，用于提示工程管道，而 Sentence Transformers 为提示表示提供了专门的句子嵌入。