Izmantojiet labākos mākslīgā intelekta dzinējus, nezaudējot datu konfidencialitāti.
NLP Cloud ir mākslīgā intelekta platforma, kas ļauj izmantot vismodernākos mākslīgā intelekta dzinējus un pat apmācīt savus dzinējus, izmantojot savus datus. Šī platforma ir vērsta uz integrētu datu konfidencialitāti, lai jūs varētu droši izmantot mākslīgo intelektu savā uzņēmumā, neapdraudot konfidencialitāti, un pat izvietot mūsu mākslīgā intelekta modeļus savās telpās / uz robežas. Mēs piedāvājam gan nelielus specifiskus AI dzinējus, gan lielus progresīvus ģeneratīvos AI dzinējus, lai jūs varētu viegli integrēt vismodernākās AI funkcijas savā lietojumprogrammā par pieņemamu cenu.
Ātri un precīzi mākslīgā intelekta modeļi, kas piemēroti ražošanai. Augstas pieejamības inferences API, kas izmanto vismodernāko aparatūru.
NLP Cloud atbilst HIPAA / GDPR / CCPA un strādā pie SOC 2 sertifikācijas. Mēs neredzam jūsu datus, neuzglabājam jūsu datus un neizmantojam jūsu datus, lai apmācītu savus mākslīgā intelekta modeļus.
Ja jums ir kritiskas drošības un konfidencialitātes vajadzības vai veiktspējas apsvērumu dēļ, varat izvietot mūsu modeļus savā uzņēmumā, izmantojot savus izolētus serverus. Mūsu ekspertu komanda ir gatava jums palīdzēt.
Izmantojiet visus NLP Cloud mākslīgā intelekta modeļus 200 valodās, pateicoties mūsu daudzvalodu modeļiem un daudzvalodu papildinājumam.
Neuztraucieties par DevOps vai API programmēšanu un koncentrējieties tikai uz teksta apstrādi. Īsā laikā īstenojiet savu mākslīgā intelekta projektu.
Precīzi pielāgojiet savus modeļus vai augšupielādējiet iekšējos pielāgotos modeļus un viegli ievietojiet tos ražošanā.
NLP Cloud cieši sadarbojas ar NVIDIA, lai nodrošinātu vismodernāko veiktspēju. Mūsu ģeneratīvie mākslīgā intelekta dzinēji ir izvietoti uz modernākajiem NVIDIA GPU, lai garantētu zemu latentumu un pieņemamas izmaksas. Jūs varat arī izvietot mūsu AI dzinējus savos NVIDIA GPU.
NLP Cloud nodrošina vienkāršu un uzticamu API.
Platforma bez problēmām nodrošina mērogojamību un augstu pieejamību.
Neesat pārliecināts, kā pareizi izmantot ģeneratīvo mākslīgo intelektu un lielos valodas modeļus? Mūsu atbalsta komanda ir gatava sniegt padomu!
Skatiet mūsu klientu bibliotēkas vietnē Github:
Sīkāka informācija dokumentācijā.
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:~$
"Mēs veltījām daudz enerģijas mašīnmācīšanās modeļu precizēšanai, taču acīmredzot nepietiekami novērtējām darbības uzsākšanas procesu. NLP Cloud ietaupīja mums daudz laika, un cenas ir patiešām pieņemamas."
Patrick, MatchMaker tehniskais direktors
"Mūsu uzņēmuma politika neļauj mums OpenAI izmantot GPT-5, tāpēc tā vietā mēs NLP Cloud izmantojam GPT-OSS 120B. Lieliski ir tas, ka to var izvietot lokāli, ko mēs varētu apsvērt nākotnē privātuma un atbilstības apsvērumu dēļ."
Marc, Programmatūras inženieris
"Mēs bijām izstrādājuši darbojošos API, kas tika izvietots ar Docker mūsu modelim, taču ātri vien saskārāmies ar veiktspējas un mērogojamības problēmām. Pēc nedēļām, kas tika pavadītas, mēs galu galā izvēlējāmies šo mākoņrisinājumu, un līdz šim neesam to nožēlojuši!"
Maria, CybelAI CSO
"Galu galā mēs atteicāmies no LLaMA 3 precizēšanas... Tagad mēs veicam tikai un vienīgi Dolphin precizēšanu un izvietošanu NLP Cloud, un mēs esam apmierināti ar to.""
Whalid, Vadošais Dev at Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) ir Francijas rūpnieciskā laboratorija, kas ražo inovatīvas lēcas, lai ārstētu specifiskas acu slimības, piemēram, Liella sindromu.
LAO izmanto NLP Cloud klasifikācijas API automātiskai atbalsta biļešu šķirošanai.
"Mūsu sadarbība ar NLP Cloud ir ievērojami palīdzējusi mums palielināt produktivitāti un pacientu apmierinātību. Mēs nojautām, ka mākslīgais intelekts varētu mums palīdzēt, taču mums nebija ne jausmas, kā to ieviest. NLP Cloud zināšanas bija izšķirošas."
Frédéric Baëchelé, LAO izpilddirektors
| Lietošanas gadījums | Izmantotais modelis | |
|---|---|---|
| Automātiskā runas atpazīšana (runas pārvēršana tekstā): 100 valodās varat iegūt tekstu no audio vai video faila ar automātisku valodas noteikšanu, automātisku interpunkciju un vārdu līmeņa laika zīmēm. | Mēs izmantojam OpenAI Whisper Large modeli. | Rotaļu laukums >> |
| Klasifikācija: Nosūtiet tekstu un ļaujiet mākslīgajam intelektam piemērot jūsu tekstam pareizās kategorijas daudzās valodās. Pēc izvēles varat ieteikt iespējamās kategorijas, kuras vēlaties novērtēt. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un pašu izstrādātu NLP mākoņa modeli ar nosaukumu Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Mēs izmantojam arī Bart Large MNLI Yahoo Answers un XLM Roberta Large XNLI, ko izstrādājis Joe Davison. | Rotaļu laukums >> |
| Čatbots/konversācijas mākslīgais intelekts: brīvi diskutēt ar mākslīgo intelektu un saņemt atbilstošas atbildes daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī precīzi pielāgotu LLaMA 3.3 70B. Mēs izmantojam arī Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. | Rotaļu laukums >> |
| Koda ģenerēšana: ģenerēt pirmkodu no vienkāršas instrukcijas jebkurā programmēšanas valodā. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3 70B. Mēs izmantojam arī Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. | Rotaļu laukums >> |
| Dialogu kopsavilkums: summarize a conversation, in many languages | Mēs izmantojam Bart Large CNN SamSum, ko izstrādājis Filips Šmids. | Rotaļu laukums >> |
| Ievietojumi: aprēķināt iegravējumus vairāk nekā 50 valodās.. | Mēs izmantojam vairākus teikumu pārveidotāju modeļus, piemēram, Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Gramatikas un pareizrakstības labojumi: nosūtiet teksta bloku un ļaujiet mākslīgajam intelektam labot kļūdas daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3 70B. Mēs izmantojam arī Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. | Rotaļu laukums >> |
| Virsrakstu veidošana: nosūtīt tekstu un saņemt ļoti īsu kopsavilkumu, kas piemērots virsrakstiem daudzās valodās. | Mēs izmantojam T5 bāzi LV Izveidot virsrakstu, ko veic Michal Pleban. | Rotaļu laukums >> |
| Nodomu klasifikācija: saprast teksta nodomu daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3 70B. Mēs izmantojam arī Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. | Rotaļu laukums >> |
| Atslēgvārdu un atslēgfrāžu ieguve:iegūt galvenos atslēgvārdus no teksta daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un pašu izstrādātu NLP mākoņa modeli ar nosaukumu un smalki pielāgotu LLaMA 3.3 70B. | Rotaļu laukums >> |
| Valodas noteikšana: nosaka vienu vai vairākas valodas tekstā. | Mēs izmantojam Python LangDetect bibliotēku. | Rotaļu laukums >> |
| Lemmatizācija: iegūt lemas no teksta daudzās valodās. | Ir pieejami visi lielie spaCy modeļi. | |
| Nosaukto vienību atpazīšana (NER): no nestrukturēta teksta iegūt strukturētu informāciju, piemēram, vārdus, uzņēmumus, valstis, amatu nosaukumus... daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un pašu izstrādātu NLP mākoņa modeli ar nosaukumu Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Mēs izmantojam arī visus lielos spaCy modeļus. | Rotaļu laukums >> |
| Lietvārdu gabali: daudzās valodās iegūt lietvārdu daļas no teksta. | Ir pieejami visi lielie spaCy modeļi. | |
| Pārfrāzēšana un pārrakstīšana: radīt līdzīgu saturu ar tādu pašu nozīmi daudzās valodās. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un pašu izstrādātu NLP mākoņa modeli ar nosaukumu Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Rotaļu laukums >> |
| Izrunas daļas (POS) marķēšana: piešķirt runas daļas katram teksta vārdam daudzās valodās. | Ir pieejami visi lielie spaCy modeļi. | |
| Atbildes uz jautājumiem: uzdot jautājumus par jebko daudzās valodās. Varat norādīt kontekstu, lai mākslīgais intelekts izmantotu šo kontekstu, atbildot uz jūsu jautājumu. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3 70B. Mēs izmantojam arī Roberta Base Squad 2, ko izstrādājis Deepset, Dolphin Yi 34B, ko izstrādājis Eric Hartford, un Dolphin Mixtral 8x7B, ko izstrādājis Eric Hartford. | Rotaļu laukums >> |
| Semantiskā meklēšana: meklēt savus datus vairāk nekā 50 valodās. | Izveidojiet savu semantiskās meklēšanas / RAG modeli no savām domēna zināšanām (iekšējā dokumentācija, līgumi...) un uzdodiet semantiskus jautājumus par to. | Rotaļu laukums >> |
| Semantiskā līdzība: vairāk nekā 50 valodās noteikt, vai 2 teksta daļām ir vai nav vienāda nozīme. | Mēs izmantojam Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Rotaļu laukums >> |
| Sentimentu un emociju analīze: noteikt sajūtas un emocijas no teksta (pozitīvas, negatīvas, bailes, prieks...) daudzās valodās. Mums ir arī mākslīgais intelekts finanšu noskaņojuma analīzei. | Mēs izmantojam DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion un Prosus AI izstrādāto Finbert. | Rotaļu laukums >> |
| Runas sintēze (teksta pārveidošana uz runu): konvertēt tekstu uz audio | Mēs izmantojam Microsoft izstrādāto runas lietojumprogrammu Speech T5. | Rotaļu laukums >> |
| Apkopojums: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un iekšējos NLP mākoņa modeļus ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3 70B. Mēs izmantojam arī Meta izstrādāto Bart Large CNN, Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. | Rotaļu laukums >> |
| Teksta ģenerēšana: sasniegt visus vismodernākos mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumus, vai nu uzdodot pieprasījumus dabiskajā valodā ("uzdot" pieprasījumus), vai izmantojot mācīšanās ar dažiem šāvieniem. | Mēs izmantojam GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B un pašu izstrādātu NLP mākoņa modeli ChatDolphin, kā arī smalki pielāgotu LLaMA 3.3 70B. Mēs izmantojam arī Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Yi 34B un Ērika Hartforda izstrādāto Dolphin Mixtral 8x7B. Lai iegūtu vēl labākus rezultātus, varat arī precīzi pielāgot savu teksta ģenerēšanas modeli. | Rotaļu laukums >> |
| Tokenizācija: iegūt teksta žetonus daudzās valodās. | Ir pieejami visi lielie spaCy modeļi. | |
| Tulkojums: tulkot tekstu 200 valodās ar automātisku ievades valodas noteikšanu. | Mēs izmantojam NLLB 200 3.3B by Meta tulkojumiem 200 valodās. | Rotaļu laukums >> |
Vai meklējat konkrētu lietojuma gadījumu vai AI modeli, kas nav iekļauts iepriekš minētajā sarakstā? Lūdzu, informējiet mūs!
Lielāko daļu mūsu mākslīgā intelekta modeļu var izvietot jūsu serveros.
Tas ir labākais risinājums kritiski svarīgām lietojumprogrammām, kurām nepieciešams augsts privātuma līmenis, piemēram, medicīnas lietojumprogrammām, finanšu lietojumprogrammām... Mūsu modeļiem nav nepieciešams interneta savienojums.
Tas ir interesanti arī gadījumos, kad lietojumprogrammām nepieciešama zema latentuma pakāpe, jo varat pārliecināties, ka jūsu AI modelis ir pēc iespējas tuvāk galalietotājiem.
Izveidot savu mākslīgā intelekta infrastruktūru var būt sarežģīti. Tāpēc mūsu inženieri nepieciešamības gadījumā var jums palīdzēt izvietošanas procesā.
NLP mākoņa vidē varat arī precizēt savus modeļus un pēc tam tos izvietot savos serveros.
Apmāciet/precizējiet savus mākslīgā intelekta modeļus, izmantojot savus uzņēmuma datus, un izmantojiet tos uzreiz ražošanā, neuztraucoties par tādiem izvietošanas apsvērumiem kā GPU pieejamība, atmiņas izmantošana, augsta pieejamība, mērogojamība... Jūs varat augšupielādēt un izvietot ražošanā tik daudz modeļu, cik vēlaties.
Jums jau ir konts? Nosūtiet mums ziņojumu no paneļa.
Pretējā gadījumā sūtiet mums e-pastu uz šādu adresi [email protected].
Mēs sniedzam arī padziļinātas zināšanas par mākslīgo intelektu (konsultācijas, apmācība, integrācija...). Lūdzu, pastāstiet mums vairāk par savu projektu.
NLP mākoņa galvenā uzmanība tiek pievērsta jūsu datu drošībai un privātumam. Lai garantētu platformas un datu drošību, mēs nepārtraukti ieviešam savus resursus un metodes savā platformā un metodēs. Tālāk ir minēta tikai daļa no mūsu izmantotajiem drošības protokoliem. Ja vēlaties apspriest, kā NLP Cloud var nodrošināt atbilstību jūsu atbilstības prasībām, lūdzu, sazinieties ar mums!
NLP mākoņa ražošanas dati tiek apstrādāti un glabāti uzticamākajos mākoņpakalpojumos un korporatīvajos datu centros.
Dati, kas tiek glabāti ilgtermiņa lietošanai, tiek aizsargāti, tos apstrādājot kriptogrāfiski.
Visi NLP mākoņa serveri un datubāzes ir aizsargātas ar ugunsmūriem un drošiem sistēmas iestatījumiem. Turklāt Linux ir operētājsistēma, kas darbojas visos mūsu ražošanas serveros.
NLP Cloud saglabā tikai jūsu paroles hash versiju, izmantojot PBKDF2 algoritmu ar SHA256 hash.
NLP Cloud ir izveidojis plašus drošības protokolus, kas aptver vairākus aspektus. Šie protokoli tiek pastāvīgi atjaunoti un izplatīti visiem sadarbības partneriem.
Katrs darbinieks pārzina drošības protokolus un noteikumus un bieži piedalās apmācības programmās. Tikai ierobežotam sistēmas administratoru lokam ir atļauts piekļūt NLP mākoņa serveriem.
NLP Cloud regulāri veido informācijas dublējumus un regulāri novērtē savu spēju atjaunot datus nopietnu problēmu gadījumā.
NLP Cloud īsteno stingras vadlīnijas, lai, mainot sistēmas konfigurācijas, panāktu līdzsvaru starp regulējumu un ātrumu.
Mēs piesaistām ārējus drošības speciālistus, lai veiktu rūpīgas NLP mākoņa sistēmas pārbaudes.