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Client Python pour le cloud NLP

Il s'agit du client Python pour l'API NLP Cloud. Voir la documentation pour plus de détails.

NLP Cloud propose des modèles pré-entraînés ou personnalisés de haute performance pour le NER, l'analyse des sentiments, la classification, le résumé, le résumé des dialogues, la paraphrase, la classification des intentions, la description du produit et la génération d'annonces, le chatbot, la correction grammaticale et orthographique, l'extraction de mots-clés et d'expressions clés, la génération de texte. , génération d'images, génération de code source, réponse aux questions, reconnaissance vocale automatique, traduction automatique, détection de langue, recherche sémantique, similarité sémantique, tokenisation, marquage POS, intégrations et analyse des dépendances. Il est prêt pour la production, servi via une API REST.

Vous pouvez soit utiliser les modèles pré-entraînés NLP Cloud, affiner vos propres modèles ou déployer vos propres modèles.

Si vous rencontrez un problème, n'hésitez pas à le signaler comme un problème Github. Merci!

Installation

Installer via pip.

pip install nlpcloud

Exemples

Voici un exemple complet qui résume un texte utilisant le modèle Bart Large CNN de Facebook, avec un faux token :

 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.""" )

Voici un exemple complet qui fait la même chose, mais sur un 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.""" )

Voici un exemple complet qui fait la même chose, mais sur un texte français :

 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.""" )

Un objet json est renvoyé :

{
  "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. "
}

Usage

Initialisation du client

Transmettez le modèle que vous souhaitez utiliser et le jeton NLP Cloud au client lors de l'initialisation.

Le modèle peut être soit un modèle pré-entraîné comme en_core_web_lg , bart-large-mnli ... mais aussi l'un de vos modèles personnalisés, en utilisant custom_model/ (par exemple custom_model/2568 ). Consultez la documentation pour une liste complète de tous les modèles disponibles.

Votre token peut être récupéré à partir de votre tableau de bord NLP Cloud.

", "")"> import nlpcloud

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

Si vous souhaitez utiliser un GPU, transmettez gpu=True .

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

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

Si vous souhaitez utiliser le module complémentaire multilingue afin de traiter des textes non anglais, transmettez lang="" . Par exemple, si vous souhaitez traiter du texte français, vous devez définir lang="fra_Latn" .

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

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

Si vous souhaitez effectuer des requêtes asynchrones, transmettez asynchronous=True .

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

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

Si vous effectuez des requêtes asynchrones, vous recevrez toujours une réponse rapide contenant une URL. Vous devez ensuite interroger cette URL avec async_result() de manière régulière (toutes les 10 secondes par exemple) afin de vérifier si le résultat est disponible. Voici un exemple :

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

La commande ci-dessus renvoie un objet JSON lorsque la réponse est prête. Sinon, il renvoie None .