Utilizzare i migliori motori di intelligenza artificiale senza sacrificare la privacy dei dati.
NLP Cloud è una piattaforma di intelligenza artificiale che consente di utilizzare i motori di intelligenza artificiale più avanzati e di addestrare i propri motori con i propri dati. Questa piattaforma è incentrata sulla privacy dei dati, in modo che possiate utilizzare l'IA in modo sicuro nella vostra azienda senza compromettere la riservatezza, e persino distribuire i nostri modelli di IA on-premise/all'esterno. Offriamo sia piccoli motori di IA specifici che grandi motori di IA generativi all'avanguardia, in modo che possiate facilmente integrare le funzionalità di IA più avanzate nelle vostre applicazioni a un costo accessibile.
Modelli di intelligenza artificiale veloci e precisi, adatti alla produzione. API di inferenza altamente disponibile che sfrutta l'hardware più avanzato.
NLP Cloud è conforme alle norme HIPAA / GDPR / CCPA e sta lavorando per ottenere la certificazione SOC 2. Non possiamo vedere i vostri dati, non li conserviamo e non li utilizziamo per addestrare i nostri modelli di intelligenza artificiale.
Per esigenze critiche di sicurezza e privacy, o per motivi di prestazioni, potete distribuire i nostri modelli internamente sui vostri server isolati. Il nostro team di esperti è a vostra disposizione.
Utilizzate tutti i modelli AI di NLP Cloud in 200 lingue, grazie ai nostri modelli multilingue e al nostro addon multilingue.
Non preoccupatevi di DevOps o della programmazione API e concentratevi solo sull'elaborazione del testo. Consegnate il vostro progetto di intelligenza artificiale in pochissimo tempo.
Perfezionate i vostri modelli o caricate i vostri modelli personalizzati e distribuiteli facilmente in produzione.
NLP Cloud collabora strettamente con NVIDIA per offrire prestazioni all'avanguardia. I nostri motori di intelligenza artificiale generativa sono implementati sulle più avanzate GPU NVIDIA per garantire latenze ridotte e costi accessibili. È anche possibile implementare i nostri motori AI sulle proprie GPU NVIDIA on-premise.
NLP Cloud vi offre un'API semplice e robusta.
La scalabilità e l'alta disponibilità sono gestite senza problemi dalla piattaforma.
Non siete sicuri di come utilizzare correttamente l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni? Il nostro team di assistenza è qui per consigliarvi!
Consultate le nostre librerie client su Github:
Maggiori dettagli nella documentazione.
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:~$
"Abbiamo speso molte energie per mettere a punto i nostri modelli di apprendimento automatico, ma abbiamo chiaramente sottovalutato il processo di go-live. NLP Cloud ci ha fatto risparmiare molto tempo e i prezzi sono davvero accessibili".
Patrick, CTO di MatchMaker
"La nostra politica aziendale non ci consente di utilizzare GPT-5 su OpenAI, quindi utilizziamo GPT-OSS 120B su NLP Cloud. L'aspetto positivo è che può essere distribuito on-premise, cosa che potremmo prendere in considerazione in futuro per motivi di privacy e conformità".
Marc, Ingegnere del software
"Avevamo sviluppato un'API funzionante distribuita con Docker per il nostro modello, ma abbiamo rapidamente affrontato problemi di prestazioni e scalabilità. Dopo averci dedicato settimane, alla fine abbiamo optato per questa soluzione cloud e finora non ce ne siamo pentiti!".
Maria, CSO di CybelAI
"Alla fine abbiamo rinunciato a mettere a punto LLaMA 3... Ora stiamo mettendo a punto e distribuendo Dolphin esclusivamente su NLP Cloud e siamo felici così".
Whalid, Lead Dev presso Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) è un laboratorio industriale francese che produce lenti innovative per la cura di specifiche patologie oculari come la sindrome di Lyell.
LAO utilizza l'API di classificazione NLP Cloud per il triage automatico dei ticket di assistenza.
"La collaborazione con NLP Cloud ci ha aiutato enormemente ad aumentare la nostra produttività e la soddisfazione dei nostri pazienti. Avevamo l'intuizione che l'IA potesse aiutarci, ma non avevamo idea di come implementarla. L'esperienza di NLP Cloud è stata fondamentale".
Frédéric Baëchelé, CEO di LAO
| Caso d'uso | Modello utilizzato | |
|---|---|---|
| Riconoscimento vocale automatico (speech to text): estrarre testo da un file audio o video, con rilevamento automatico della lingua, punteggiatura automatica e timestamp a livello di parola, in 100 lingue. | Utilizziamo il modello Whisper Large di OpenAI. | Parco giochi >> |
| Classificazione: inviate un testo e lasciate che l'intelligenza artificiale applichi le categorie giuste al vostro testo, in molte lingue. In opzione, è possibile suggerire le potenziali categorie da valutare. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e un modello NLP Cloud interno chiamato Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Utilizziamo anche Bart Large MNLI Yahoo Answers e XLM Roberta Large XNLI di Joe Davison. | Parco giochi >> |
| Chatbot/AI conversazionale: Discutere in modo fluente con un'intelligenza artificiale e ottenere risposte pertinenti, in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni denominati ChatDolphin e LLaMA 3.3 70B ottimizzato. Utilizziamo anche Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Generazione del codice: generare codice sorgente a partire da una semplice istruzione, in qualsiasi linguaggio di programmazione. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni chiamati ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3 70B. Utilizziamo anche Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Riassunto del dialogo: summarize a conversation, in many languages | Utilizziamo Bart Large CNN SamSum di Philipp Schmid. | Parco giochi >> |
| Incorporamenti: calcolare le incorporazioni in più di 50 lingue. | Utilizziamo diversi modelli di trasformatori di frasi come Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Correzione grammaticale e ortografica: inviare un blocco di testo e lasciare che l'intelligenza artificiale corregga gli errori per voi, in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni chiamati ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3 70B. Utilizziamo anche Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Generazione di titoli: inviare un testo e ottenere un brevissimo riassunto adatto ai titoli di giornale, in molte lingue | Utilizziamo T5 Base IT Generate Headline di Michal Pleban. | Parco giochi >> |
| Classificazione degli intenti: capire l'intento di un testo, in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni chiamati ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3 70B. Utilizziamo anche Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Estrazione di parole chiave e frasi chiave:estrarre le principali parole chiave da un testo, in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e un modello interno di NLP Cloud chiamato e Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Parco giochi >> |
| Rilevamento della lingua: rileva una o più lingue da un testo. | Utilizziamo la libreria LangDetect di Python. | Parco giochi >> |
| Lemmatizzazione: estrarre lemmi da un testo, in diverse lingue | Sono disponibili tutti i modelli di spaCy di grandi dimensioni. | |
| Riconoscimento di entità denominate (NER): estrarre informazioni strutturate da un testo non strutturato, come nomi, aziende, paesi, titoli di lavoro... in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LaMA 3.1 405B e un modello NLP Cloud interno chiamato Fine-tuned LaMA 3.3 70B. Utilizziamo anche tutti i modelli spaCy di grandi dimensioni. | Parco giochi >> |
| Pezzi di sostantivo: estrarre pezzi di sostantivo da un testo, in molte lingue | Sono disponibili tutti i modelli di spaCy di grandi dimensioni. | |
| Parafrasi e riscrittura: generare un contenuto simile con lo stesso significato, in molte lingue. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LaMA 3.1 405B e un modello NLP Cloud interno chiamato Fine-tuned LaMA 3.3 70B. | Parco giochi >> |
| Etichettatura POS (Part-Of-Speech): assegnare parti del discorso a ogni parola del testo, in molte lingue | Sono disponibili tutti i modelli di spaCy di grandi dimensioni. | |
| Risposta alla domanda: fare domande su qualsiasi cosa, in molte lingue. Come opzione è possibile fornire un contesto, in modo che l'IA lo utilizzi per rispondere alla domanda. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni chiamati ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3 70B. Utilizziamo anche Roberta Base Squad 2 di Deepset, Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Ricerca semantica: ricerca dei propri dati, in più di 50 lingue. | Create il vostro modello di ricerca semantica / RAG a partire dalla vostra conoscenza del dominio (documentazione interna, contratti...) e ponete domande semantiche su di esso. | Parco giochi >> |
| Similitudine semantica: rilevare se 2 testi hanno lo stesso significato o meno, in più di 50 lingue. | Utilizziamo Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Parco giochi >> |
| Analisi dei sentimenti e delle emozioni: determinare sentimenti ed emozioni da un testo (positivo, negativo, paura, gioia...), in molte lingue. Abbiamo anche un'intelligenza artificiale per l'analisi del sentiment finanziario. | Utilizziamo DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion e Finbert di Prosus AI. | Parco giochi >> |
| Sintesi vocale (Text-To-Speech): convertire il testo in audio | Utilizziamo Speech T5 di Microsoft. | Parco giochi >> |
| Riassunto: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e i modelli NLP Cloud interni chiamati ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3 70B. Utilizziamo anche Bart Large CNN di Meta, Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. | Parco giochi >> |
| Generazione del testo: raggiungere tutti i casi d'uso più avanzati dell'IA facendo richieste in linguaggio naturale (richieste "istruttive") o usando apprendimento con pochi colpi. | Utilizziamo GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B e un modello NLP Cloud interno chiamato ChatDolphin e Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Utilizziamo anche Dolphin Yi 34B di Eric Hartford e Dolphin Mixtral 8x7B di Eric Hartford. È inoltre possibile mettere a punto il proprio modello di generazione del testo per ottenere risultati ancora migliori. | Parco giochi >> |
| Tokenizzazione: estrarre i token da un testo, in molte lingue | Sono disponibili tutti i modelli di spaCy di grandi dimensioni. | |
| Traduzione: Tradurre testi in 200 lingue con il rilevamento automatico della lingua di ingresso. | Utilizziamo NLLB 200 3.3B di Meta per la traduzione in 200 lingue. | Parco giochi >> |
Cercate un caso d'uso specifico o un modello di IA che non è presente nell'elenco precedente? Fateci sapere!
La maggior parte dei nostri modelli di intelligenza artificiale può essere distribuita sui vostri server.
È la soluzione migliore per le applicazioni critiche che richiedono un elevato livello di privacy, come quelle mediche, finanziarie... I nostri modelli non richiedono una connessione a Internet.
È interessante anche nel caso di applicazioni che richiedono una bassa latenza, poiché è possibile assicurarsi che il modello di intelligenza artificiale sia il più vicino possibile agli utenti finali.
Il provisioning della propria infrastruttura AI può essere impegnativo. Per questo motivo i nostri ingegneri possono assistervi durante il processo di implementazione, se necessario.
È anche possibile perfezionare i propri modelli su NLP Cloud e poi distribuirli sui propri server.
Addestrate/ottimizzate i vostri modelli di intelligenza artificiale con i vostri dati aziendali e usateli subito in produzione senza preoccuparvi di considerazioni sull'implementazione come la disponibilità delle GPU, l'uso della memoria, l'alta disponibilità, la scalabilità... È possibile caricare e distribuire in produzione tutti i modelli che si desidera.
Avete già un account? Inviateci un messaggio dal vostro cruscotto.
Altrimenti, inviateci un'e-mail a [email protected].
Forniamo anche competenze avanzate in materia di IA (consulenza, formazione, integrazione...). Non esitate a parlarci del vostro progetto.
NLP Cloud pone la sicurezza dei vostri dati e della vostra privacy come una delle principali preoccupazioni. Per garantire la sicurezza della piattaforma e dei dati, implementiamo continuamente le nostre risorse e i nostri metodi nella nostra piattaforma e nei nostri metodi. Quella che segue è solo una parte dei protocolli di sicurezza che utilizziamo. Se desiderate discutere di come NLP Cloud possa soddisfare i vostri requisiti di conformità, contattateci!
I dati di produzione di NLP Cloud sono gestiti e conservati all'interno dei servizi cloud e dei data center aziendali più affidabili.
I dati memorizzati per un utilizzo a lungo termine sono protetti da un trattamento crittografico.
I firewall e le impostazioni di sistema sicure messe in atto proteggono tutti i server e i database di NLP Cloud. Inoltre, Linux è il sistema operativo che alimenta tutti i nostri server di produzione.
NLP Cloud memorizza solo una versione con hash della password, seguendo l'algoritmo PBKDF2 con un hash SHA256.
NLP Cloud ha generato ampi protocolli di sicurezza che riguardano molteplici aspetti. Questi protocolli sono costantemente rinnovati e distribuiti tra tutti i collaboratori.
Ogni dipendente conosce i protocolli e le norme di sicurezza e partecipa a frequenti programmi di formazione. Solo un numero limitato di amministratori di sistema è autorizzato ad accedere ai server di NLP Cloud.
NLP Cloud esegue backup regolari delle informazioni e valuta regolarmente la propria capacità di ripristinare i dati in caso di problemi gravi.
NLP Cloud implementa linee guida forti per trovare un equilibrio tra regolamentazione e velocità durante la modifica delle configurazioni del sistema.
Ci avvaliamo di specialisti di sicurezza esterni per condurre esami approfonditi del sistema NLP Cloud.