Utilice los mejores motores de IA sin sacrificar la privacidad de los datos.
NLP Cloud es una plataforma de inteligencia artificial que le permite utilizar los motores de IA más avanzados, e incluso entrenar sus propios motores con sus propios datos. Esta plataforma se centra en la privacidad de los datos por diseño para que pueda utilizar de forma segura la IA en su negocio sin comprometer la confidencialidad, e incluso desplegar nuestros modelos de IA on-premise / at the edge. Ofrecemos tanto pequeños motores de IA específicos como grandes motores de IA generativa de vanguardia para que pueda integrar fácilmente las funciones de IA más avanzadas en su aplicación a un coste asequible.
Modelos de IA rápidos y precisos adaptados a la producción. API de inferencia de alta disponibilidad que aprovecha el hardware más avanzado.
NLP Cloud cumple con HIPAA / GDPR / CCPA, y está trabajando en la certificación SOC 2. No podemos ver sus datos, no almacenamos sus datos y no utilizamos sus datos para entrenar nuestros propios modelos de IA.
Para necesidades críticas de seguridad y privacidad, o por razones de rendimiento, puede desplegar nuestros modelos internamente en sus propios servidores aislados. Nuestro equipo de expertos está a su disposición.
Utilice todos los modelos de IA de NLP Cloud en 200 idiomas, gracias a nuestros modelos multilingües y a nuestro complemento multilingüe.
No se preocupe por DevOps o la programación de API y céntrese únicamente en el procesamiento de texto. Entrega tu proyecto de IA en un abrir y cerrar de ojos.
Ajuste sus propios modelos o cargue los modelos personalizados de su empresa e impleméntelos fácilmente en la producción.
NLP Cloud colabora estrechamente con NVIDIA para ofrecer un rendimiento de vanguardia. Nuestros motores de IA generativa se implementan en las GPU NVIDIA más avanzadas para garantizar latencias bajas y costes asequibles. También puede implementar nuestros motores de IA en sus propias GPU NVIDIA.
NLP Cloud le proporciona una API sencilla y robusta.
La plataforma gestiona a la perfección la escalabilidad y la alta disponibilidad.
¿No está seguro de cómo utilizar correctamente la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos? Nuestro equipo de asistencia está aquí para asesorarle.
Consulte nuestras bibliotecas de clientes en Github:
Saber más en la documentación.
curl https://api.nlpcloud.io/v1/en_core_web_lg/entities \
> -X POST -d '{"text":"John Doe is a Go Developer at Google"}' ^2000
`[
{
"end": 8,
"start": 0,
"text": "John Doe",
"type": "PERSON"
},
{
"end": 25,
"start": 13,
"text": "Go Developer",
"type": "POSITION"
},
{
"end": 35,
"start": 30,
"text": "Google",
"type": "ORG"
},
]
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-mnli-yahoo-answers/classification \
> -X POST -d '{
"text":"John Doe is a Go Developer at Google. He has been working there for 10 years and has been awarded employee of the year.",
"labels":["job", "nature", "space"],
"multi_class": true
}' ^2000
`{
"labels":["job", "space", "nature"],
"scores":[0.9258800745010376, 0.1938474327325821, 0.010988450609147549]
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/roberta-base-squad2/question \
> -X POST -d '{
"context":"French president Emmanuel Macron said the country was at war with an invisible, elusive enemy, and the measures were unprecedented, but circumstances demanded them.",
"question":"Who is the French president?"
}' ^2000
`{
"answer":"Emmanuel Macron",
"score":0.9595934152603149,
"start":17,
"end":32
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/distilbert-finetuned-sst-2-english/sentiment \
> -X POST -d '{"context":"NLP Cloud proposes an amazing service!"}' ^2000
`{
"scored_labels":[
{
"label":"POSITIVE",
"score":0.9996881484985352
}
]
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/bart-large-cnn/summarization \
> -X POST -d '{"text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct."}' ^2000
`{
"summary_text":"The tower is 324 metres (1,063 ft) tall,
about the same height as an 81-storey building. Its base is square,
measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction,
the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the
tallest man-made structure in the world."
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/gpu/dolphin/generation \
> -X POST -d '{
"text":"Dolphin is a powerful NLP model",
"min_length":10,
"max_length":30
}' ^2000
`{
"generated_text":"Dolphin is a powerful NLP model for text generation.
This is the open-source version of GPT-4 by OpenAI. It is the most
advanced NLP model created as of today."
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/opus-mt-en-fr/translation \
> -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999."}' ^2000
`{
"translation_text": "John Doe travaille pour Microsoft à Seattle depuis 1999."
}
user@local:~$` ^3000
curl https://api.nlpcloud.io/v1/python-langdetect/langdetection \
> -X POST -d '{"text":"John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999. Il parle aussi un peu français."}' ^2000
`{
"languages": [
{
"en": 0.7142834369645996
},
{
"fr": 0.28571521669868466
}
]
}
user@local:~$` ^3000
user@local:~$
"Dedicamos mucha energía a afinar nuestros modelos de aprendizaje automático, pero subestimamos claramente el proceso de puesta en marcha. NLP Cloud nos ahorró mucho tiempo, y los precios son realmente asequibles."
Patrick, Director Técnico de MatchMaker
"Nuestra política corporativa no nos permite utilizar GPT-5 en OpenAI, así que en su lugar utilizamos GPT-OSS 120B en NLP Cloud. Lo mejor es que se puede implementar en las instalaciones, algo que podríamos considerar en el futuro por motivos de privacidad y cumplimiento."
Marc, Ingeniero de software
"Habíamos desarrollado una API de trabajo desplegada con Docker para nuestro modelo, pero rápidamente nos enfrentamos a problemas de rendimiento y escalabilidad. Tras dedicar semanas a ello, finalmente optamos por esta solución en la nube, ¡y no nos hemos arrepentido hasta ahora!".
Maria, CSO en CybelAI
"Al final renunciamos a poner a punto LLaMA 3... Ahora estamos exclusivamente afinando y desplegando Dolphin en NLP Cloud y estamos contentos así."
Whalid, Jefe de desarrollo en Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) es un laboratorio industrial francés que fabrica lentes innovadoras para curar enfermedades oculares específicas como el síndrome de Lyell.
LAO utiliza la API de clasificación de NLP Cloud para la clasificación automática de las solicitudes de asistencia.
"Nuestra colaboración con NLP Cloud nos ha ayudado enormemente a aumentar nuestra productividad y la satisfacción de nuestros pacientes. Teníamos la intuición de que la IA podía ayudarnos, pero no teníamos ni idea de cómo implementarla. La experiencia de NLP Cloud ha sido crucial".
Frédéric Baëchelé, Director General de LAO
| Caso práctico | Model Used | |
|---|---|---|
| Reconocimiento automático de voz (voz a texto): Extrae texto de un archivo de audio o vídeo, con detección automática del idioma, puntuación automática y marcas de tiempo a nivel de palabra, en 100 idiomas. | Utilizamos el modelo Whisper Large de OpenAI. | Parque infantil >> |
| Clasificación: envíe un texto y deje que la IA aplique las categorías adecuadas a su texto, en muchos idiomas. Como opción, puedes sugerir las categorías potenciales que quieres evaluar. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y un modelo interno de NLP Cloud llamado Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. También utilizamos el MNLI Bart Large Yahoo Answers y el XLM Roberta Large XNLI de Joe Davison. | Parque infantil >> |
| Chatbot/AI conversacional: hable con fluidez con una IA y obtenga respuestas pertinentes, en muchos idiomas. | Usamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y LLaMA 3.3 70B afinado. También usamos Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Generación de código: generar código fuente a partir de una simple instrucción, en cualquier lenguaje de programación. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y Fine-tuned LLaMA 3 70B. También utilizamos Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Resumir el diálogo: summarize a conversation, in many languages | Utilizamos Bart Large CNN SamSum de Philipp Schmid. | Parque infantil >> |
| Incrustaciones: calcular incrustaciones en más de 50 idiomas. | Utilizamos varios modelos de transformadores de frases como Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Corrección gramatical y ortográfica: envíe un bloque de texto y deje que la IA corrija los errores por usted, en muchos idiomas. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y Fine-tuned LLaMA 3 70B. También utilizamos Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Generación de titulares: envíe un texto y obtenga un resumen muy breve adecuado para titulares, en muchos idiomas | Utilizamos la base T5 ES Generar titular de Michal Pleban. | Parque infantil >> |
| Clasificación de intenciones: entender la intención de un texto, en muchos idiomas. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y Fine-tuned LLaMA 3 70B. También utilizamos Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Extracción de palabras clave y frases clave:extraer las principales palabras clave de un texto, en muchos idiomas. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y un modelo interno de NLP Cloud llamado y Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Parque infantil >> |
| Detección de idiomas: detecta uno o varios idiomas de un texto. | Utilizamos la biblioteca LangDetect de Python. | Parque infantil >> |
| Lematización: extraer lemas de un texto, en muchos idiomas | Todos los modelos de spaCy grandes están disponibles. | |
| Reconocimiento de entidades con nombre (NER): extraer información estructurada de un texto no estructurado, como nombres, empresas, países, puestos de trabajo... en muchos idiomas. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y un modelo interno de NLP Cloud llamado Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. También utilizamos todos los grandes modelos spaCy. | Parque infantil >> |
| Sustantivos: extraer trozos de sustantivos de un texto, en muchos idiomas | Todos los modelos de spaCy grandes están disponibles. | |
| Parafrasear y reescribir: generar un contenido similar con el mismo significado, en muchos idiomas. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y un modelo interno de NLP Cloud llamado Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Parque infantil >> |
| Etiquetado de partes del discurso (POS): asigne partes de la oración a cada palabra de su texto, en muchos idiomas | Todos los modelos de spaCy grandes están disponibles. | |
| Respuesta a las preguntas: hacer preguntas sobre cualquier cosa, en muchos idiomas. Como opción, puedes dar un contexto para que la IA lo utilice para responder a tu pregunta. | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y Fine-tuned LLaMA 3 70B. También utilizamos Roberta Base Squad 2 de Deepset, Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Búsqueda semántica: busque sus propios datos, en más de 50 idiomas. | Cree su propio modelo de búsqueda semántica / RAG a partir de su propio conocimiento del dominio (documentación interna, contratos...) y formule preguntas semánticas sobre él. | Parque infantil >> |
| Semejanza semántica: detectar si 2 trozos de texto tienen el mismo significado o no, en más de 50 idiomas. | Utilizamos Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Parque infantil >> |
| Análisis de sentimientos y emociones: determinar sentimientos y emociones a partir de un texto (positivo, negativo, miedo, alegría...), en muchos idiomas. También disponemos de una IA para el análisis de sentimientos financieros. | Utilizamos DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion y Finbert de Prosus AI. | Parque infantil >> |
| Síntesis de voz (texto a voz): convertir texto en audio | Utilizamos Speech T5 de Microsoft. | Parque infantil >> |
| Resumiendo: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | Utilizamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y modelos internos de NLP Cloud llamados ChatDolphin, y Fine-tuned LLaMA 3 70B. También utilizamos Bart Large CNN de Meta, Dolphin Yi 34B de Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Parque infantil >> |
| Generación de texto: alcanzar todos los casos de uso más avanzados de la IA realizando peticiones en lenguaje natural (peticiones "instructivas") o utilizando aprendizaje de pocos disparos. | Usamos GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B y un modelo interno de NLP Cloud llamado ChatDolphin y LLaMA 3.3 70B afinado. También utilizamos Dolphin Yi 34B por Eric Hartford, y Dolphin Mixtral 8x7B por Eric Hartford. También puede afinar su propio modelo de generación de texto para obtener resultados aún mejores. | Parque infantil >> |
| Tokenización: extraer tokens de un texto, en muchos idiomas | Todos los modelos de spaCy grandes están disponibles. | |
| Traducción: Traduce textos en 200 idiomas con detección automática del idioma de entrada. | Utilizamos NLLB 200 3.3B de Meta para la traducción en 200 idiomas. | Parque infantil >> |
¿Busca un caso de uso específico o un modelo de IA que no esté en la lista anterior? Háganoslo saber.
La mayoría de nuestros modelos de IA pueden implantarse en sus propios servidores.
Es la mejor solución para aplicaciones críticas que requieren un alto nivel de privacidad como aplicaciones médicas, financieras... Nuestros modelos no requieren conexión a Internet.
También es interesante en el caso de aplicaciones que requieren una baja latencia, ya que puede asegurarse de que su modelo de IA esté lo más cerca posible de sus usuarios finales.
Aprovisionar su propia infraestructura de IA puede ser todo un reto. Por eso nuestros ingenieros pueden ayudarle durante el proceso de despliegue si es necesario.
También puede perfeccionar sus propios modelos en NLP Cloud e implantarlos después en sus propios servidores.
Entrene/afine sus propios modelos de IA con sus propios datos de negocio y utilícelos directamente en producción sin preocuparse por consideraciones de despliegue como disponibilidad de GPU, uso de memoria, alta disponibilidad, escalabilidad... Puede cargar y desplegar en producción tantos modelos como desee.
¿Ya tiene una cuenta? Envíanos un mensaje desde tu panel de control.
Si no, envíenos un correo electrónico a [email protected].
También ofrecemos conocimientos avanzados en torno a la IA (consultoría, formación, integración...). No dude en hablarnos de su proyecto.
NLP Cloud pone la seguridad de sus datos y su privacidad como una de sus principales preocupaciones. Para garantizar que la plataforma y los datos permanezcan seguros, desplegamos continuamente nuestros recursos y métodos en nuestra plataforma y métodos. A continuación se menciona sólo una parte de los protocolos de seguridad que utilizamos. Si desea discutir cómo NLP Cloud puede ajustarse a sus requisitos de cumplimiento, ¡póngase en contacto con nosotros!
Los datos de producción de NLP Cloud se gestionan y almacenan en los servicios en nube y centros de datos corporativos más fiables.
Los datos que se almacenan para su uso a largo plazo se protegen mediante un tratamiento criptográfico.
Los cortafuegos y la configuración segura del sistema protegen todos los servidores y bases de datos de NLP Cloud. Además, Linux es el sistema operativo de todos nuestros servidores de producción.
NLP Cloud sólo almacena una versión hash de su contraseña, siguiendo el algoritmo PBKDF2 con un hash SHA256.
NLP Cloud ha generado amplios protocolos de seguridad que abarcan múltiples aspectos. Estos protocolos se renuevan constantemente y se distribuyen entre todos los colaboradores.
Todos los empleados conocen los protocolos y normas de seguridad y participan en frecuentes programas de formación. Solo un conjunto limitado de administradores de sistemas puede acceder a los servidores de NLP Cloud.
NLP Cloud mantiene copias de seguridad periódicas de la información y evalúa regularmente su capacidad para restaurar los datos en caso de un problema grave.
NLP Cloud aplica directrices estrictas para lograr un equilibrio entre regulación y velocidad al cambiar las configuraciones del sistema.
Recurrimos a especialistas en seguridad externos para que realicen exámenes exhaustivos del sistema NLP Cloud.