KerasNLP是构建在Keras3.0之上的NLP工具，该软件包支持用户构建整个NLP流程，借助于Keras3.0，使得一套代码同时运行在TF、Pytorch、Jax多个后端成为可能。

  安装方式直接通过pip的方式安装，但是因为Keras3.0刚发布，安装需要一些小技巧

pip install —upgrade keras-nlp
pip install —upgrade keras>=3

Keras3.0需要后安装，不然会导致基于TF的后端覆盖掉最新版本的Keras。

下面是使用KerasNLP基于Bert进行分类的例子：

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"  # Or "jax" or "torch"!

import keras_nlp
import tensorflow_datasets as tfds

imdb_train, imdb_test = tfds.load(
    "imdb_reviews",
    split=["train", "test"],
    as_supervised=True,
    batch_size=16,
)
# Load a BERT model.
classifier = keras_nlp.models.BertClassifier.from_preset(
    "bert_base_en_uncased", 
    num_classes=2,
)
# Fine-tune on IMDb movie reviews.
classifier.fit(imdb_train, validation_data=imdb_test)
# Predict two new examples.
classifier.predict(["What an amazing movie!", "A total waste of my time."])

参考：https://keras.io/keras_nlp/