GLiNER2 – 统一的基于模式的信息提取与分类

它的功能（通俗解释）

GLiNER2 是一个本地、基于 Python 的库，让您可以从原始文本中提取结构化信息——从传统的命名实体识别（人物、公司、日期）到完整的记录提取、关系检测和文本分类。所有这些任务都共享您定义的单一 schema，并且同一个模型可以在一次前向传递中处理它们。

为什么它很重要

一个模型，多种工作 – 无需训练单独的 NER、分类或关系提取模型。定义一次 schema，库就会预测所有请求的字段。
两种推理风格 –
- Span (GLiNER2) – 固定宽度的网格，适用于旧版检查点。
- Boundary (GLiNER2.5) – 一种稀疏的开始/结束对架构，可以表示任何长度的 span，为长实体提供更好的覆盖范围。
CPU 优先 – 设计用于在普通 CPU 上快速运行；GPU 是额外速度的可选配置。
隐私优先 – 所有处理都在本地进行，没有数据会离开您的机器。

如何使用（快速入门）

# 核心库 – 无繁重依赖
pip install gliner2

# 加入本地推理 (PyTorch + 可选的 flash-attention)
pip install "gliner2[local]"

from gliner2 import AutoExtractor

# 加载现成的英文模型 (boundary 架构)
model = AutoExtractor.from_pretrained("fastino/gliner2.5-base-v1")

text = "Apple CEO Tim Cook announced iPhone 15 in Cupertino yesterday."
result = model.extract_entities(text, ["company", "person", "product", "location"])
print(result)
# → {'entities': {'company': ['Apple'], 'person': ['Tim Cook'], ...}}

相同的 AutoExtractor 也可加载仅限 span 的检查点、安全/PII 模型以及专注于分类的检查点。

主要功能（来自 README）

功能	提供的价值
统一 schema API	在单一类似 JSON 的 schema 中定义实体、分类、记录、关系和 span 属性。
约束解码	`Classifier` 强制执行跨任务标签规则；`JointIE` 建立类型化的实体-关系图。
长文档支持	分块与重叠 API (`extract_entities_long`) 让您在处理超过模型上下文窗口的文本时，仍能保留全局字符偏移量。
自定义分词器	在空白与字符级分词之间切换（对中文或其他非空格语言很有用）。
量化与编译	可选的 fp16 量化与 `torch.compile` 以实现更快的 GPU 推理。
安全与 PII 模型	预先微调的检查点 (`gliguard-LLMGuardrails`, `gliner2-privacy-filter-PII`) 用于编辑个人资料或应用防护栏。
LoRA 适配器	通过 `[train]` 额外功能进行参数高效微调。

可用模型（摘要）

模型	参数	架构	语言	典型用途
`gliner2-base-v1`	205 M	Span	英文	通用 IE (旧版)
`gliner2.5-base-v1`	194 M	Boundary	英文	默认多任务 IE
`gliner2.5-multi-v1`	287 M	Boundary	多语言	多语言 IE
`GLiNER2.5-Decide`	340 M	Span	英文	纯文本分类
`gliguard-LLMGuardrails-300M`	~300 M	Span	–	安全 / 有害内容过滤
`gliner2-privacy-filter-PII-multi`	205 M	Span	多语言	PII 检测

何时选择 GLiNER2

您需要本地推理（无云端 API，符合 GDPR）。
您的下游任务混合了实体提取、分类与关联数据 – 例如，从手册中提取产品目录同时标记情绪。
您在仅 CPU 服务器或边缘设备上运行，且仍希望有不错的速度。
您想要一个单一、模式驱动的接口，而不是拼凑单独的 NER、分类器与关系提取管线。

限制（如所述）

Boundary 架构 (GLiNER2.5) 需要 [local] 额外功能 (PyTorch) – 核心 gliner2 包本身仅提供 schema 工具与云端 API 客户端。
在推理时切换分词器可能会降低准确度，除非模型是用相同的分词器训练的。
为了在英文 IE 上获得最高准确度，README 建议使用 gliner2.5-base-v1 检查点；较小的模型会以性能换取速度。

以上所有细节均直接取自项目的 README；未添加任何外部假设。

fastino-ai/GLiNER2