EasyNLP的主要特性有哪些？

EasyNLP的主要特性包括易用且兼容开源、大模型小样本落地技术以及大模型知识蒸馏技术。它支持常用的中文NLP数据和模型，方便用户评测中文NLP技术，并集成了多种经典的小样本学习算法，同时还提供知识蒸馏功能帮助蒸馏大模型得到高效的小模型。

基础模块：提供了预训练模型库 ModelZoo，支持常用的中文预训练模型，包括 BERT，MacBERT，WOBERT 等；也提供常用的 NN 模块，方便用户自定义模型；
应用层：AppZoo 支持常见的 NLP 应用比方说文本分类，文本匹配等；EasyNLP 支持预训练模型落地工具，包括小样本学习和知识蒸馏，助力大模型快速落地，这里也集成了多个 PAI 团队自研的算法；
NLP 应用和解决方案：提供了多个 NLP 解决方案和ModelHub模型帮助用户解决业务问题；
工具层：可以支持本地拉起服务，也可以在阿里云产品上部署和调用，比方说 PAI-DLC、PAI-DSW、PAI-Designer 和 PAI-EAS，给用户带来高效的从训练到落地的完整体验。

可以参考这篇文章

特性有不少呀
它提供从模型训练、优化、部署到监控的一整套解决方案，覆盖NLP项目开发的全生命周期，显著提升开发效率
并且：EasyNLP基于PyTorch开发，为开发者提供了高度灵活的开发环境，便于定制化需求的实现与研究探索
EasyNLP 支持多种常用的中文预训练模型，为用户提供强大的自然语言处理基础能力。
框架内嵌大模型部署与应用技术，简化了从模型训练到实际业务场景应用的全过程，加速AI技术在企业中的落地实践。
可以更加快的帮助大家落地的

参考文档