2025 年 10 个必知的 LLM Python 库

2025 年 10 个必知的 LLM Python 库
图片来源：编辑 | Midjourney

大型语言模型（LLM）正在改变我们对人工智能的看法。它们有助于聊天机器人、文本生成和搜索工具等自然语言处理任务及其他领域。要使用LLM，您需要合适的Python库。

在本文中，我们探索了 2025 年每个开发者都应该了解的 10 个 Python 库。

1. Hugging Face Transformers

最适用于：预训练LLM、微调、推理

Hugging Face的Transformers库是用于处理LLM的一套流行工具。它提供了数千个用于各种任务的预训练开源模型，包括BERT、T5、Falcon、LLaMA等等。Transformers是Hugging Face庞大且不断增长的LLM生态系统的旗舰库。该库被广泛用于微调和部署。

主要特点

• 用于文本生成、翻译和摘要等任务的预训练模型
• 支持TensorFlow和PyTorch
• 优化的分词和模型推理

Transformers是全方位语言模型生态系统的核心，在寻找处理几乎任何语言建模任务的工具时，都应优先考虑它。

2. LangChain

最适用于：由LLM驱动的应用、聊天机器人、AI代理

LangChain不仅是一个库，更是一个旨在构建由LLM驱动的应用程序的框架。它帮助开发人员将多个提示、记忆、外部数据源等链接起来。该框架集成了API，用于创建AI助手、搜索工具和自动化系统。

主要特点

• 用于创建多步骤AI工作流的LLM链
• 用于上下文感知应用的内存管理
• 与OpenAI、Hugging Face和私有LLM集成

要构建功能强大的基于LLM的应用，请选择LangChain。

3. SpaCy

最适用于：分词、命名实体识别（NER）、依存关系分析

SpaCy是一个用于工业级应用的快速NLP库。它提供了分词、词形还原、命名实体识别（NER）、依存关系分析、句子分割、文本分类、形态分析等多种工具。SpaCy为工作流构建提供了一种易于使用的管道方法，并集成了基于Transformer的模型，如BERT。SpaCy支持超过75种语言，并特别为25种语言提供了84个经过训练的特定任务管道。

主要特点

• 适用于多种语言的预训练NLP模型
• 支持用于LLM的基于Transformer的管道
• 处理依存关系分析、词性标注和实体识别

对于构建任何类型的工业级生产自然语言处理系统，SpaCy都是一个强有力的候选者。

4. Natural Language Toolkit (NLTK)

最适用于：语言学分析、分词、词性标注

NLTK是一个广受欢迎且历史悠久的NLP库。它拥有许多用于文本处理的工具，支持词干提取、词形还原、语料库分析以及几乎所有你能想到的传统NLP任务。在神经网络和语言模型尚未主导NLP领域的时代，NLTK是一个强大的工具，几乎是所有希望学习如何使用Python执行NLP任务的人的首选。

主要特点

• 广泛的文本数据集（语料库）
• 用于词形还原、词干提取和解析的工具
• 适用于NLP教学和研究

对于研究和经典NLP任务，以及那些希望学习文本和语言处理基础知识的人来说，NLTK仍然是一个很好的选择。

5. SentenceTransformers

最适用于：语义搜索、相似度计算、聚类

SentenceTransformers是一个用于创建句子嵌入的库，它建立在Hugging Face的Transformers库之上。它可以用于计算使用Sentence Transformer模型的嵌入，并有助于语义搜索、聚类、相似度任务和释义挖掘。SentenceTransformers拥有超过5000个可用的预训练模型，这些模型可以无缝集成到Hugging Face的生态系统中。

主要特点

• 使用BERT、RoBERTa和SBERT的预训练句子嵌入
• 支持语义搜索和聚类
• 高效处理文档相似度和AI驱动的搜索

如果您正在寻找一种方法来为句子或段落（甚至图像）计算密集向量表示，SentenceTransformers是一个显而易见的选择，并且重要的是，它是Hugging Face生态系统的一部分。

6. FastText

最适用于：词嵌入、文本分类

由Meta AI开发的FastText是一个轻量级且可扩展的NLP库，专为词嵌入和文本分类而设计。它针对快速文本处理进行了优化，并能处理多种语言。FastText为157种语言提供了预训练模型。

主要特点

• 用于高效NLP模型的预训练词向量
• 使用子词嵌入处理词汇表外（OOV）的单词
• 支持各种NLP应用的多语言

如果您希望减小模型大小以适应移动设备，FastText应该在您的候选库列表中名列前茅。

7. Gensim

最适用于：Word2Vec、主题建模、文档嵌入

Gensim是一个功能强大的NLP库，用于主题建模、文档相似度和词嵌入。它被广泛用于需要处理大型文本语料库的应用中。Gensim基本上是计算主题建模的代名词。

主要特点

• 实现了Word2Vec、FastText和LDA（潜在狄利克雷分配）
• 为处理海量文本数据集进行了优化
• 用于聊天机器人训练和文档聚类

如果您专注于主题建模，那么必须选择Gensim。

8. Stanza

最适用于：命名实体识别（NER）、词性标注

斯坦福大学的Stanza是一个NLP库。它旨在帮助完成命名实体识别（NER）和词性标注等任务。Stanza使用深度学习进行精确的文本分析。该库构建于PyTorch之上，支持70多种语言。

主要特点

• 支持70多种语言
• 基于深度学习的NLP模型
• 可轻松与SpaCy和Hugging Face模型集成

Stanza是一个功能强大的NLP库，在研究界拥有坚实的基础。

9. TextBlob

最适用于：情感分析、词性标注、文本处理

TextBlob是一个简单易用的NLP库，构建在NLTK和Pattern之上。它为常见的NLP任务提供了直观的API，非常适合初学者和快速原型开发。

主要特点

• 易于使用的NLP任务API
• 内置情感分析功能
• 支持名词短语提取、词性标注和翻译

TextBlob以其易用性著称，并以其快速的原型开发能力为傲，因此如果这两点（或其中之一）符合您的需求，不妨一试。

10. Polyglot

最适用于：多语言NLP、命名实体识别、词嵌入

Polyglot是一个功能强大的NLP库，具有广泛的多语言支持。它提供了跨语言的分词、词性标注和情感分析等功能，并支持用于语义分析的词嵌入。然而，该库的多语言特性是其关键所在：分词（165种语言）；语言检测（196种语言）；情感分析（136种语言）；词嵌入（137种语言）；等等。

主要特点

• 支持超过130种语言的NLP任务
• 支持多种语言的命名实体识别和情感分析
• 具备词嵌入和语言检测能力

结论

到2025年，了解适用于LLM和NLP任务的正确Python库对于构建先进的语言处理和AI应用至关重要。拥有合适的工具将使处理大型模型、复杂任务以及提高性能变得更加容易。此列表中的10个库有助于文本生成、数据处理和AI自动化等任务。无论您是初学者还是专家，这些工具都将助您在基于语言的项目中一臂之力。