NLPCloud Python Download - NLPCloud Python Quellcode Download

Python -Client für NLP Cloud

Dies ist der Python -Client für die NLP -Cloud -API. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

NLP Cloud dient hohe Leistung vor ausgebildete oder benutzerdefinierte Modelle für NER, Sentiment-Analyse, Klassifizierung, Zusammenfassung, Zusammenfassung des Dialogs, Paraphrasing, Absichtenklassifizierung, Produktbeschreibung und Anzeigengenerierung, Chatbot, Grammatik- und Rechtschreibkorrektur, Keywords und Keyphrasen Extraktion, Textgenerierung, Textgenerierung, Textgenerierung , Bildgenerierung, Quellcodegenerierung, Fragenbeantwortung, automatische Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Spracherkennung, semantische Suche, semantische Ähnlichkeit, Tokenisierung, POS -Tagging, Einbettungen und Abhängigkeitsanalysen. Es ist bereit für die Produktion, serviert durch eine REST -API.

Sie können entweder die NLP-Cloud-Vorausgebläer-Modelle verwenden, Ihre eigenen Modelle fein abteilen oder Ihre eigenen Modelle bereitstellen.

Wenn Sie sich einem Problem gegenübersehen, zögern Sie nicht, es als Github -Problem zu erheben. Danke!

Installation

Über PIP einbauen.

pip install nlpcloud

Beispiele

Hier ist ein vollständiges Beispiel, das einen Text mit dem Bart Large CNN -Modell von Facebook mit einem gefälschten Token zusammenfasst:

 import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "bart-large-cnn" , "4eC39HqLyjWDarjtT1zdp7dc" )
client . summarization ( """One month after the United States began what has become a 
  troubled rollout of a national COVID vaccination campaign, the effort is finally 
  gathering real steam. Close to a million doses -- over 951,000, to be more exact -- 
  made their way into the arms of Americans in the past 24 hours, the U.S. Centers 
  for Disease Control and Prevention reported Wednesday. That s the largest number 
  of shots given in one day since the rollout began and a big jump from the 
  previous day, when just under 340,000 doses were given, CBS News reported. 
  That number is likely to jump quickly after the federal government on Tuesday 
  gave states the OK to vaccinate anyone over 65 and said it would release all 
  the doses of vaccine it has available for distribution. Meanwhile, a number 
  of states have now opened mass vaccination sites in an effort to get larger 
  numbers of people inoculated, CBS News reported.""" )

Hier ist ein vollständiges Beispiel, das dasselbe tut, aber auf einer GPU:

 import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "bart-large-cnn" , "4eC39HqLyjWDarjtT1zdp7dc" , True )
client . summarization ( """One month after the United States began what has become a 
  troubled rollout of a national COVID vaccination campaign, the effort is finally 
  gathering real steam. Close to a million doses -- over 951,000, to be more exact -- 
  made their way into the arms of Americans in the past 24 hours, the U.S. Centers 
  for Disease Control and Prevention reported Wednesday. That s the largest number 
  of shots given in one day since the rollout began and a big jump from the 
  previous day, when just under 340,000 doses were given, CBS News reported. 
  That number is likely to jump quickly after the federal government on Tuesday 
  gave states the OK to vaccinate anyone over 65 and said it would release all 
  the doses of vaccine it has available for distribution. Meanwhile, a number 
  of states have now opened mass vaccination sites in an effort to get larger 
  numbers of people inoculated, CBS News reported.""" )

Hier ist ein vollständiges Beispiel, das dasselbe tut, aber auf einem französischen Text:

 import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "bart-large-cnn" , "4eC39HqLyjWDarjtT1zdp7dc" , True , "fra_Latn" )
client . summarization ( """Sur des images aériennes, prises la veille par un vol de surveillance 
  de la Nouvelle-Zélande, la côte d’une île est bordée d’arbres passés du vert 
  au gris sous l’effet des retombées volcaniques. On y voit aussi des immeubles
  endommagés côtoyer des bâtiments intacts. « D’après le peu d’informations
  dont nous disposons, l’échelle de la dévastation pourrait être immense, 
  spécialement pour les îles les plus isolées », avait déclaré plus tôt 
  Katie Greenwood, de la Fédération internationale des sociétés de la Croix-Rouge.
  Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), une centaine de maisons ont
  été endommagées, dont cinquante ont été détruites sur l’île principale de
  Tonga, Tongatapu. La police locale, citée par les autorités néo-zélandaises,
  a également fait état de deux morts, dont une Britannique âgée de 50 ans,
  Angela Glover, emportée par le tsunami après avoir essayé de sauver les chiens
  de son refuge, selon sa famille.""" )

Ein JSON -Objekt wird zurückgegeben:

{
  "summary_text" : " Over 951,000 doses were given in the past 24 hours. That's the largest number of shots given in one day since the  rollout began. That number is likely to jump quickly after the federal government gave states the OK to vaccinate anyone over 65. A number of states have now opened mass vaccination sites. "
}

Verwendung

Kundeninitialisierung

Übergeben Sie das Modell, das Sie verwenden möchten, und das NLP -Cloud -Token während der Initialisierung an den Client.

Das Modell kann entweder ein vorgezogenes Modell wie en_core_web_lg , bart-large-mnli sein ... aber auch eines Ihrer benutzerdefinierten Modelle unter Verwendung von custom_model/ (z. B. custom_model/2568 ). In der Dokumentation finden Sie eine umfassende Liste aller verfügbaren Modelle.

Ihr Token kann aus Ihrem NLP -Cloud -Dashboard abgerufen werden.

", "")"> import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "" , "" )

Wenn Sie eine GPU verwenden möchten, passieren Sie gpu=True .

", "", gpu=True)"> import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "" , "" , gpu = True )

Wenn Sie das mehrsprachige Add-On verwenden möchten, um nicht-englische Texte zu verarbeiten, passieren Sie lang="" . Wenn Sie beispielsweise den französischen Text verarbeiten möchten, sollten Sie lang="fra_Latn" festlegen.

", "", lang="")"> import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "" , "" , lang = "" )

Wenn Sie asynchrone Anfragen stellen möchten, bestehen Sie asynchronous=True .

", "", asynchronous=True)"> import nlpcloud

client = nlpcloud . Client ( "" , "" , asynchronous = True )

Wenn Sie asynchrone Anfragen stellen, erhalten Sie immer eine schnelle Antwort mit einer URL. Sie sollten diese URL dann regelmäßig mit async_result() (zum Beispiel alle 10 Sekunden) befragen, um zu überprüfen, ob das Ergebnis verfügbar ist. Hier ist ein Beispiel:

 client . async_result ( "https://api.nlpcloud.io/v1/get-async-result/21718218-42e8-4be9-a67f-b7e18e03b436" )

Der obige Befehl gibt ein JSON -Objekt zurück, wenn die Antwort fertig ist. Es gibt sonst None zurück.