Bruk de beste AI-motorene uten at det går på bekostning av personvernet.
NLP Cloud er en plattform for kunstig intelligens som lar deg bruke de mest avanserte AI-motorene og til og med trene opp dine egne motorer med dine egne data. Denne plattformen er fokusert på personvern, slik at du trygt kan bruke AI i virksomheten din uten at det går på bekostning av konfidensialiteten, og til og med distribuere AI-modellene våre on-premise / at the edge. Vi tilbyr både små, spesifikke AI-motorer og store, banebrytende generative AI-motorer, slik at du enkelt kan integrere de mest avanserte AI-funksjonene i applikasjonen din til en overkommelig pris.
Raske og nøyaktige AI-modeller som egner seg for produksjon. Svært tilgjengelig inferens-API som utnytter den mest avanserte maskinvaren.
NLP Cloud er HIPAA/GDPR/CCPA-kompatibel og arbeider med SOC 2-sertifisering. Vi kan ikke se dataene dine, vi lagrer ikke dataene dine, og vi bruker ikke dataene dine til å trene våre egne AI-modeller.
For kritiske sikkerhets- og personvernbehov, eller av ytelseshensyn, kan du distribuere modellene våre internt på dine egne isolerte servere. Vårt ekspertteam er her for å hjelpe deg.
Bruk alle NLP Clouds AI-modeller på 200 språk, takket være våre flerspråklige modeller og vårt flerspråklige tillegg.
Ikke bekymre deg for DevOps eller API-programmering, og fokuser kun på tekstbehandling. Lever AI-prosjektet ditt på kort tid.
Finjuster dine egne modeller eller last opp dine egne tilpassede modeller, og distribuer dem enkelt til produksjon.
NLP Cloud samarbeider tett med NVIDIA for å kunne levere toppmoderne ytelse. Våre generative AI-motorer distribueres på de mest avanserte NVIDIA GPUene for å garantere lave ventetider og rimelige kostnader. Du kan også distribuere AI-motorene våre på dine egne lokale NVIDIA GPU-er.
NLP Cloud gir deg et enkelt og robust API.
Skalerbarhet og høy tilgjengelighet håndteres sømløst av plattformen.
Er du usikker på hvordan du bruker generativ AI og store språkmodeller på riktig måte? Supportteamet vårt er her for å gi deg råd!
Se klientbibliotekene våre på Github:
Mer informasjon i dokumentasjonen.
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:~$
"Vi brukte mye energi på å finjustere maskinlæringsmodellene våre, men vi undervurderte helt klart go-live-prosessen. NLP Cloud sparte oss for mye tid, og prisene er veldig rimelige."
Patrick, Teknisk direktør i MatchMaker
"Bedriftspolicyen vår tillater oss ikke å bruke GPT-5 på OpenAI, så vi bruker GPT-OSS 120B på NLP Cloud i stedet. Det fine er at den kan distribueres lokalt, noe vi kanskje vil vurdere i fremtiden av hensyn til personvern og samsvar."
Marc, Programvareingeniør
"Vi hadde utviklet et fungerende API med Docker for modellen vår, men vi fikk raskt problemer med ytelse og skalerbarhet. Etter å ha brukt flere uker på dette, valgte vi til slutt denne skyløsningen, og det har vi ikke angret på så langt!"
Maria, CSO hos CybelAI
"Vi ga til slutt opp å finjustere LLaMA 3 ... Nå finjusterer og distribuerer vi utelukkende Dolphin på NLP Cloud, og det er vi fornøyd med."
Whalid, Lead Dev hos Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) er et fransk industrilaboratorium som lager innovative linser for å kurere spesifikke øyesykdommer som Lyells syndrom.
LAO bruker NLP Cloud Classification API for automatisk triage av supportsaker.
"Samarbeidet med NLP Cloud har hjulpet oss enormt med å øke produktiviteten og pasienttilfredsheten. Vi hadde en intuisjon om at AI kunne hjelpe oss, men vi ante ikke hvordan vi skulle implementere det. NLP Clouds ekspertise har vært avgjørende."
Frédéric Baëchelé, administrerende direktør i LAO
| Bruksscenario | Modell brukt | |
|---|---|---|
| Automatisk talegjenkjenning (tale til tekst): trekke ut tekst fra en lyd- eller videofil, med automatisk språkgjenkjenning, automatisk tegnsetting og tidsstempling på ordnivå, på 100 språk. | Vi bruker OpenAIs Whisper Large-modell. | Lekeplass >> |
| Klassifisering: Send en tekst, og la den kunstige intelligensen bruke de riktige kategoriene på teksten din, på mange språk. Du kan også foreslå hvilke kategorier du ønsker å vurdere. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og en intern NLP Cloud-modell kalt Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Vi bruker også Bart Large MNLI Yahoo Answers og XLM Roberta Large XNLI av Joe Davison. | Lekeplass >> |
| Chatbot/konversasjonell AI: diskutere flytende med en AI og få relevante svar på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin, og finjustert LLaMA 3.3 70B. Vi bruker også Dolphin Yi 34B av Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B av Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Kodegenerering: generere kildekode ut fra en enkel instruksjon i et hvilket som helst programmeringsspråk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin og Fine-tuned LLaMA 3 70B. Vi bruker også Dolphin Yi 34B av Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B av Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Oppsummering av dialoger: summarize a conversation, in many languages | Vi bruker Bart Large CNN SamSum av Philipp Schmid. | Lekeplass >> |
| Embeddings: beregne innbäddninger på mer enn 50 språk. | Vi bruker flere Sentence Transformers-modeller som Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Grammatikk- og stavekorrigering: Send en tekstblokk, og la den kunstige intelligensen rette feilene for deg, på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin og Fine-tuned LLaMA 3 70B. Vi bruker også Dolphin Yi 34B av Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B av Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Generering av overskrifter: send en tekst, og få et svært kort sammendrag som egner seg for overskrifter, på mange språk | Vi bruker T5 Base EN Generate Headline av Michal Pleban. | Lekeplass >> |
| Klassifisering av hensikt: forstå hensikten med en tekst, på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin og Fine-tuned LLaMA 3 70B. Vi bruker også Dolphin Yi 34B av Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B av Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Uttrekk av nøkkelord og nøkkelfraser:trekke ut de viktigste nøkkelordene fra en tekst, på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og en intern NLP Cloud-modell kalt og finjustert LLaMA 3.3 70B. | Lekeplass >> |
| Språkgjenkjenning: Gjenkjenne ett eller flere språk i en tekst. | Vi bruker Pythons LangDetect-bibliotek. | Lekeplass >> |
| Lemmatisering: trekke ut lemmaer fra en tekst, på mange språk | Alle de store spaCy-modellene er tilgjengelige. | |
| Gjenkjenning av navngitte enheter (NER): trekke ut strukturert informasjon fra ustrukturert tekst, som navn, selskaper, land, stillingsbetegnelser ... på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og en intern NLP Cloud-modell kalt Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. Vi bruker også alle de store spaCy-modellene. | Lekeplass >> |
| Substantivbiter: trekke ut substantivbiter fra en tekst, på mange språk | Alle de store spaCy-modellene er tilgjengelige. | |
| Parafrasering og omskriving: generere et lignende innhold med samme betydning på mange språk. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og en intern NLP Cloud-modell kalt Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Lekeplass >> |
| Part-of-Speech-tagging (POS-tagging): tilordne orddeler til hvert ord i teksten din, på mange språk | Alle de store spaCy-modellene er tilgjengelige. | |
| Besvarelse av spørsmål: stille spørsmål om hva som helst, på mange språk. Som et alternativ kan du oppgi en kontekst, slik at den kunstige intelligensen bruker denne konteksten til å svare på spørsmålet ditt. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin og Fine-tuned LLaMA 3 70B. Vi bruker også Roberta Base Squad 2 fra Deepset, Dolphin Yi 34B fra Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B fra Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Semantisk søk: søk i dine egne data på mer enn 50 språk. | Lag din egen semantiske søke-/RAG-modell ut fra din egen domenekunnskap (intern dokumentasjon, kontrakter...) og still semantiske spørsmål om den. | Lekeplass >> |
| Semantisk likhet: finne ut om to tekststykker har samme betydning eller ikke, på mer enn 50 språk. | Vi bruker Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Lekeplass >> |
| Sentiment- og følelsesanalyse: bestemme følelser fra en tekst (positive, negative, frykt, glede...) på mange språk. Vi har også en AI for finansiell sentimentanalyse. | Vi bruker DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion og Finbert fra Prosus AI. | Lekeplass >> |
| Talesyntese (tekst-til-tale): konvertere tekst til lyd | Vi bruker Speech T5 fra Microsoft. | Lekeplass >> |
| Oppsummering: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og interne NLP Cloud-modeller kalt ChatDolphin og Fine-tuned LLaMA 3 70B. Vi bruker også Bart Large CNN fra Meta, Dolphin Yi 34B fra Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B fra Eric Hartford. | Lekeplass >> |
| Tekstgenerering: oppnå alle de mest avanserte AI-brukstilfellene ved enten å stille forespørsler på naturlig språk ("instruere" forespørsler) eller bruke læring med få skudd. | Vi bruker GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B og en intern NLP Cloud-modell kalt ChatDolphin og finjustert LLaMA 3.3 70B. Vi bruker også Dolphin Yi 34B av Eric Hartford og Dolphin Mixtral 8x7B av Eric Hartford. Du kan også finjustere din egen tekstgenereringsmodell for å få enda bedre resultater. | Lekeplass >> |
| Tokenisering: trekke ut tokens fra en tekst, på mange språk | Alle de store spaCy-modellene er tilgjengelige. | |
| Oversettelse: oversette tekst på 200 språk med automatisk gjenkjenning av inngangsspråk. | Vi bruker NLLB 200 3.3B fra Meta for oversettelse til 200 språk. | Lekeplass >> |
Leter du etter et spesifikt bruksområde eller en AI-modell som ikke finnes i listen ovenfor? Vennligst gi oss beskjed!
De fleste av våre AI-modeller kan distribueres på dine egne servere.
Dette er den beste løsningen for kritiske applikasjoner som krever høy grad av personvern, for eksempel medisinske applikasjoner, finansielle applikasjoner ... Våre modeller krever ingen internettforbindelse.
Det er også interessant for applikasjoner som krever lav latenstid, siden du kan sørge for at AI-modellen er så nær sluttbrukerne som mulig.
Det kan være utfordrende å klargjøre din egen AI-infrastruktur. Derfor kan våre ingeniører hjelpe deg med utrullingsprosessen ved behov.
Du kan også finjustere dine egne modeller i NLP Cloud og deretter distribuere dem på dine egne servere.
Tren/finjuster dine egne AI-modeller med dine egne forretningsdata, og bruk dem umiddelbart i produksjon uten å bekymre deg for distribusjonshensyn som GPU-tilgjengelighet, minnebruk, høy tilgjengelighet, skalerbarhet ... Du kan laste opp og distribuere så mange modeller du vil i produksjon.
Har du allerede en konto? Send oss en melding fra dashbordet.
Ellers kan du sende oss en e-post til [email protected].
Vi tilbyr også avansert ekspertise innen AI (rådgivning, opplæring, integrering ...). Fortell oss gjerne mer om prosjektet ditt.
NLP Cloud legger stor vekt på sikkerheten til dataene dine og personvernet ditt. For å garantere at plattformen og dataene forblir trygge, bruker vi kontinuerlig ressurser og metoder i plattformen og metodene våre. Nedenfor nevnes bare en del av sikkerhetsprotokollene vi bruker. Ta kontakt med oss hvis du ønsker å diskutere hvordan NLP Cloud kan oppfylle dine krav til etterlevelse!
Produksjonsdataene i NLP Cloud håndteres og oppbevares i de mest pålitelige skytjenestene og datasentrene.
Data som lagres for langtidsbruk, sikres ved at de behandles kryptografisk.
Alle servere og databaser i NLP Cloud er beskyttet av brannmurer og sikre systeminnstillinger. I tillegg er Linux operativsystemet som driver alle våre produksjonsservere.
NLP Cloud lagrer bare en hash-versjon av passordet ditt, som følger PBKDF2-algoritmen med en SHA256-hash.
NLP Cloud har utarbeidet omfattende sikkerhetsprotokoller som berører flere aspekter. Disse protokollene fornyes kontinuerlig og distribueres til alle samarbeidspartnere.
Alle ansatte forstår sikkerhetsprotokoller og -forskrifter og deltar i hyppige opplæringsprogrammer. Bare et begrenset antall systemadministratorer har tilgang til NLP Cloud-serverne.
NLP Cloud tar jevnlig sikkerhetskopier av informasjon og vurderer regelmessig sin evne til å gjenopprette dataene i tilfelle et større problem.
NLP Cloud implementerer sterke retningslinjer for å finne en balanse mellom regulering og hastighet ved endring av systemkonfigurasjoner.
Vi bruker eksterne sikkerhetsspesialister til å gjennomføre grundige undersøkelser av NLP Cloud-systemet.