ERNIE

用知识增强预训练，快速搞定复杂NLP任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 1444 🐛 待处理 80 👀 关注 189

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 7740

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源模型及工具包，基于PaddlePaddle，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队PaddlePaddle

官网地址https://ernie.baidu.com

GitHubhttps://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源模型及工具包，基于PaddlePaddle，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ernie,ernie-45,ernie-45-vl,erniekit,llm,vlm

GitHub 星标★ 7740

上线时间2019-03-03 00:00:00

代码更新2026-07-24

仓库体积145.4 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数7

项目介绍

ERNIE是百度开源的预训练语言模型系列，本仓库为ERNIE 4.5及ERNIEKit工业级开发工具包的官方实现，基于PaddlePaddle深度学习框架。ERNIE通过知识增强的预训练技术，在自然语言理解、生成、多模态等任务上表现优异，解决了传统预训练模型缺乏先验知识、难以适配复杂业务场景的问题。核心能力包括：支持文本分类、序列标注、语义匹配、阅读理解、文本生成等主流NLP任务；提供从模型训练、微调到部署的全流程工具链；内置知识增强、多任务学习、模型压缩等先进技术；兼容大规模分布式训练和推理优化。该仓库面向研究者和开发者，帮助快速构建和部署高性能NLP应用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7740

技术标签

llm vlm

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：模型权重 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（ERNIE 4.5 / ERNIEKit 基于 PaddlePaddle 框架）
ERNIEKit 工具包（训练、微调用途，README 指向 docs/erniekit.md）
FastDeploy 推理部署工具包（README 指向其 GitHub 仓库）
可访问 Hugging Face（huggingface.co/baidu）以获取 ERNIE 4.5 系列模型权重
训练 ERNIE 4.5 大模型通常需要 GPU 环境

安装与启动步骤

1克隆 ERNIE 仓库

README 给出了官方仓库地址，先克隆到本地以获取 ERNIEKit 工具包与 cookbook、docs 等资料。
```
git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
```
2阅读训练文档

README 的 Training 链接指向 docs/erniekit.md，安装 ERNIEKit 的具体步骤以该文档为准，节选中未给出安装命令。
3获取模型权重

README 提供百度 Hugging Face 组织页，可在其中找到 ERNIE-4.5、ERNIE-4.5-VL 等模型权重进行下载。
4安装 FastDeploy

README 说明推理与部署需参考 FastDeploy 仓库，其安装方式以该仓库说明为准，节选中未列出具体命令。
5启动训练或推理

README 表示 ERNIEKit 安装成功后即可开始训练 ERNIE 4.5 模型，但节选中的命令代码块内容缺失，需回原文档查看。