データのプライバシーを犠牲にすることなく、最高のAIエンジンを使用する。
NLPクラウドは、最先端のAIエンジンを使用したり、独自のデータで独自のエンジンをトレーニングしたりすることができる人工知能プラットフォームです。このプラットフォームはデータプライバシーに重点を置いて設計されているため、機密性を損なうことなく安全にAIをビジネスで使用することができ、オンプレミス/エッジでAIモデルを展開することもできます。小規模な特定AIエンジンと大規模な最先端のジェネレーティブAIエンジンの両方を提供しているため、お客様のアプリケーションに最先端のAI機能を手頃なコストで簡単に統合することができます。
プロダクションに適した高速で高精度なAIモデル。最先端のハードウェアを活用した可用性の高い推論API。
NLPクラウドはHIPAA / GDPR / CCPAに準拠しており、SOC 2認証に取り組んでいます。私たちはお客様のデータを見ることはできませんし、データを保存することもありません。また、お客様のデータを独自のAIモデルのトレーニングに使用することもありません。
重要なセキュリティやプライバシーの必要性、またはパフォーマンス上の理由から、私たちのモデルを社内の隔離されたサーバーに配備することができます。当社のエキスパートチームがお手伝いいたします。
多言語モデルと多言語アドオンにより、NLPクラウドのすべてのAIモデルを200の言語で使用できます。
DevOpsやAPIプログラミングを心配することなく、テキスト処理だけに集中できます。AIプロジェクトを短期間で実現できます。
独自のモデルを微調整したり、社内のカスタムモデルをアップロードして、本番環境に簡単に導入できます。
NLPクラウドは最先端のパフォーマンスを提供するためにNVIDIAと緊密に協力しています。当社のジェネレーティブAIエンジンは、低レイテンシーと手頃なコストを保証するために、最先端のNVIDIA GPU上に展開されます。また、当社のAIエンジンをお客様のオンプレミスのNVIDIA GPUに導入することもできます。
NLPクラウドはシンプルで堅牢なAPIを提供します。
スケーラビリティと高可用性は、プラットフォームによってシームレスに管理される。
生成AIと大規模言語モデルの正しい使い方がわからない?私たちのサポートチームがアドバイスします!
Githubのクライアント・ライブラリをご覧ください:
詳細 を参照してください。
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:~$
"私たちは機械学習モデルの微調整に多くのエネルギーを費やしましたが、本稼働プロセスを明らかに過小評価していました。NLPクラウドは多くの時間を節約してくれました。
Patrick, マッチメーカーCTO
"NLP CloudのChatDolphinモデルを使っています。とても印象的で、OpenAIのChatGPTと同等です。素晴らしいのはオンプレミスでデプロイできることで、プライバシーやコンプライアンス上の理由から、将来的には検討するかもしれません。"
Marc, ソフトウェア・エンジニア
"我々は、我々のモデル用にDockerでデプロイされた実用的なAPIを開発していましたが、すぐにパフォーマンスとスケーラビリティの問題に直面しました。この問題に何週間も費やした後、最終的にこのクラウド・ソリューションにしました。
Maria, CybelAIのCSO
「最終的にLLaMA 3の微調整はあきらめました。今はもっぱらNLPクラウド上でDolphinの微調整とデプロイを行っており、これで満足しています。"
Whalid, ダイレクトITのリード・デベロッパー
LAO(Laboratoire d'appareillage occulaire)はフランスの工業研究所で、ライエル症候群のような特定の眼病を治療するために革新的なレンズを製造している。
LAOはサポートチケットの自動トリアージにNLPクラウド分類APIを使用しています。
「NLPクラウドとのコラボレーションは、私たちの生産性と患者満足度の向上に大いに役立っています。AIが私たちを助けてくれるという直感はありましたが、それをどのように実装すればよいのか見当もつきませんでした。NLPクラウドの専門知識は非常に重要でした。"
フレデリック・バシェレ、LAO CEO
ユースケース | 使用モデル | |
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自動音声認識(音声テキスト化): 自動言語検出、自動句読点、単語レベルのタイムスタンプを使用して、100言語のオーディオまたはビデオファイルからテキストを抽出します。 | OpenAIのWhisper Largeモデルを使用しています。 | 遊び場 >> |
分類 テキストを送信すると、AIがあなたのテキストに適切なカテゴリを適用します。オプションとして、評価したいカテゴリの候補を提案することもできる。 | 私たちはLLaMA 3.1 405BとFine-tuned LLaMA 3 70Bと呼ばれる社内のNLPクラウドモデルを使用しています。また、Joe DavisonのBart Large MNLI Yahoo AnswersとXLM Roberta Large XNLIも使用しています。 | 遊び場 >> |
チャットボット/会話AI: AIと流暢に話し合い、多くの言語で適切な回答を得る。 | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphin、Fine-tuned LLaMA 3 70Bという社内のNLPクラウドモデルを使っています。また、Eric Hartford氏のDolphin Yi 34B、Eric Hartford氏のDolphin Mixtral 8x7Bも使用しています。 | 遊び場 >> |
コード生成: どんなプログラミング言語でも、簡単な命令からソースコードを生成する。 | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphin、Fine-tuned LLaMA 3 70Bという社内のNLPクラウドモデルを使っています。また、Eric Hartford氏のDolphin Yi 34B、Eric Hartford氏のDolphin Mixtral 8x7Bも使用しています。 | 遊び場 >> |
ダイアログの要約: summarize a conversation, in many languages | Philipp SchmidのBart Large CNN SamSumを使用。 | 遊び場 >> |
埋め込み: 50以上の言語でエンベッディングを計算. | 私たちは、Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2のようないくつかの文章変換モデルを使用しています。 | |
文法とスペルの訂正: テキストのブロックを送信すると、AIがあなたに代わって間違いを訂正します。 | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphin、Fine-tuned LLaMA 3 70Bという社内のNLPクラウドモデルを使っています。また、Eric Hartford氏のDolphin Yi 34B、Eric Hartford氏のDolphin Mixtral 8x7Bも使用しています。 | 遊び場 >> |
ヘッドライン生成: テキストを送信すると、見出しに適した非常に短い要約が多言語で表示されます。 | ミハエル・プレバンのT5ベースENジェネレート・ヘッドラインを使用。 | 遊び場 >> |
画像生成/テキストから画像へ: 単純なテキスト命令から画像を生成する。 | 私たちはStability AIのStable Diffusionモデルを使用しています。OpenAI DALL-EやMidJourneyに代わる強力なモデルです。 | 遊び場 >> |
生れてれてれて: 多くの言語で書かれた文章から、その意図を理解する。 | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphin、Fine-tuned LLaMA 3 70Bという社内のNLPクラウドモデルを使っています。また、Eric Hartford氏のDolphin Yi 34B、Eric Hartford氏のDolphin Mixtral 8x7Bも使用しています。 | 遊び場 >> |
キーワードとキーフレーズの抽出:テキストから主要なキーワードを多言語で抽出する。 | 私たちは、LLaMA 3.1 405Bと、Fine-tuned LLaMA 3 70Bと呼ばれる社内のNLPクラウドモデルを使用しています。 | 遊び場 >> |
言語検出:テキストから1つまたは複数の言語を検出します。 | PythonのLangDetectライブラリを使用しています。 | 遊び場 >> |
レマティゼーション: テキストからレンマを抽出する。 | 大型スパシーの全モデルが利用可能。 | |
名前付き固有表現認識(NER): 構造化されていないテキストから、名前、会社名、国名、役職名...などの構造化された情報を多言語で抽出する。 | LLaMA 3.1 405Bと、Fine-tuned LLaMA 3 70Bと呼ばれる社内のNLPクラウドモデルを使用しています。また、すべての大型スパシーモデルも使用しています。 | 遊び場 >> |
名詞のかたまり: テキストから名詞チャンクを多くの言語で抽出する | 大型スパシーの全モデルが利用可能。 | |
言い換えとリライト: 同じ意味を持つ同じような内容を、多くの言語で生成する。 | LLaMA 3.1 405BとFine-tuned LLaMA 3 70Bと呼ばれる社内のNLPクラウドモデルを使用しています。 | 遊び場 >> |
品詞タグ付け: テキストの各単語に品詞を割り当てる。 | 大型スパシーの全モデルが利用可能。 | |
質問に答える: に関する質問を、多くの言語ですることができます。オプションとして、文脈を与えることができ、AIはこの文脈を使って質問に答えます。 | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphinという社内のNLPクラウドモデル、そしてFine-tuned LLaMA 3 70Bを使用しています。また、DeepsetのRoberta Base Squad 2、Eric HartfordのDolphin Yi 34B、Eric HartfordのDolphin Mixtral 8x7Bを使用しています。 | 遊び場 >> |
意味検索: 自分のデータを50以上の言語で検索できます。 | あなた自身のドメイン知識(社内文書、契約書...)から独自のセマンティック検索/RAGモデルを作成し、それに対してセマンティックな質問をする。 | 遊び場 >> |
意味的類似性: 50以上の言語で、2つのテキストが同じ意味を持つかどうかを検出します。 | Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2を使用しています。 | 遊び場 >> |
センチメントと感情分析: テキストからセンチメントや感情(ポジティブ、ネガティブ、恐怖、喜び...)を多言語で判断します。また、金融センチメント分析のためのAIもあります。 | DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2、DistilBERT Base Uncased Emotion、Prosus AI社のFinbertを使用しています。 | 遊び場 >> |
音声合成(Text-To-Speech): テキストをオーディオに変換する | マイクロソフトのスピーチT5を使っています。 | 遊び場 >> |
要約する: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphin、Fine-tuned LLaMA 3 70Bという自社製NLPクラウドモデルを使用しています。また、MetaのBart Large CNN、Eric HartfordのDolphin Yi 34B、Eric HartfordのDolphin Mixtral 8x7Bを使用しています。 | 遊び場 >> |
テキスト生成: 自然言語によるリクエスト(「指示する」リクエスト)か、あるいは次のような方法で、最も高度なAIのユースケースを実現する。 数発学習. | LLaMA 3.1 405Bと、ChatDolphinとFine-tuned LLaMA 3 70Bという社内のNLPクラウドモデルを使っています。また、Eric HartfordのDolphin Yi 34B、Eric HartfordのDolphin Mixtral 8x7Bも使っています。また、独自のテキスト生成モデルを微調整することで、より良い結果を得ることができます。 | 遊び場 >> |
トークン化: テキストからトークンを抽出する。 | 大型スパシーの全モデルが利用可能。 | |
翻訳する: 入力言語の自動検出で200言語のテキストを翻訳します。 | 200言語の翻訳には、Meta社のNLLB 200 3.3Bを使用しています。 | 遊び場 >> |
上記のリストにない特定のユースケースやAIモデルをお探しですか? お知らせください!
当社のAIモデルのほとんどは、お客様のサーバーに導入することができます。
これは、医療アプリケーションや金融アプリケーションなど、高度なプライバシーが要求される重要なアプリケーションに最適なソリューションです。当社のモデルはインターネット接続を必要としません。
また、低遅延を必要とするアプリケーションの場合、AIモデルをエンドユーザーにできるだけ近づけることができるため、興味深い。
独自のAIインフラをプロビジョニングすることは困難な場合があります。そのため、必要に応じて当社のエンジニアが導入プロセスをサポートします。
また、NLPクラウド上で独自のモデルを微調整し、自社のサーバーにデプロイすることもできます。
GPUの可用性、メモリ使用量、高可用性、スケーラビリティ...などの導入に関する考慮事項を心配することなく、独自のビジネスデータを使って独自のAIモデルをトレーニング/微調整し、本番環境ですぐに使用できます。必要な数のモデルを本番環境にアップロードしてデプロイできます。
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それ以外の場合は、次の宛先まで電子メールをお送りください。 [email protected].
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ファイアウォールと安全なシステム設定により、NLPクラウドのサーバーとデータベースはすべて保護されています。さらに、Linuxは私たちのすべてのプロダクション・サーバーを動かすオペレーティング・システムです。
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NLPクラウドは、システム構成を変更する際に、規制とスピードのバランスを取るための強力なガイドラインを導入している。
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