Gebruik de beste AI-engines zonder in te boeten aan gegevensprivacy.
NLP Cloud is een platform voor kunstmatige intelligentie waarmee u de meest geavanceerde AI-engines kunt gebruiken en zelfs uw eigen engines kunt trainen met uw eigen gegevens. Dit platform is gericht op dataprivacy door ontwerp, zodat u AI veilig kunt gebruiken in uw bedrijf zonder de vertrouwelijkheid in gevaar te brengen, en zelfs onze AI-modellen on-premise / aan de rand kunt inzetten. We bieden zowel kleine specifieke AI-engines als grote, geavanceerde generatieve AI-engines, zodat je de meest geavanceerde AI-functies eenvoudig en tegen betaalbare kosten kunt integreren in je applicatie.
Snelle en nauwkeurige AI-modellen geschikt voor productie. Uiterst beschikbare inferentie-API die gebruik maakt van de meest geavanceerde hardware.
NLP Cloud is HIPAA / GDPR / CCPA compliant en werkt aan de SOC 2 certificering. We kunnen uw gegevens niet zien, we slaan uw gegevens niet op en we gebruiken uw gegevens niet om onze eigen AI-modellen te trainen.
Voor kritieke beveiligings- en privacybehoeften, of om prestatieredenen, kunt u onze modellen intern inzetten op uw eigen geïsoleerde servers. Ons deskundige team staat klaar om u te helpen.
Gebruik alle AI-modellen van NLP Cloud in 200 talen, dankzij onze meertalige modellen en onze meertalige addon.
Maak je geen zorgen over DevOps of API-programmering en richt je alleen op tekstverwerking. Lever je AI-project op in een mum van tijd.
Verfijn je eigen modellen of upload je eigen aangepaste modellen en implementeer ze eenvoudig in de productie
NLP Cloud werkt nauw samen met NVIDIA om state-of-the-art prestaties te leveren. Onze generatieve AI-engines worden ingezet op de meest geavanceerde NVIDIA GPU's om lage latencies en betaalbare kosten te garanderen. U kunt onze AI-engines ook inzetten op uw eigen on-premise NVIDIA GPU's.
NLP Cloud biedt u een eenvoudige en robuuste API.
Schaalbaarheid en hoge beschikbaarheid worden naadloos beheerd door het platform.
Weet u niet zeker hoe u generatieve AI en grote taalmodellen op de juiste manier gebruikt? Ons ondersteuningsteam staat klaar om u te adviseren!
Bekijk onze clientbibliotheken op Github:
Meer informatie in de documentatie.
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:~$
"We hebben veel energie gestoken in het fine-tunen van onze machine learning modellen, maar we hebben het go-live proces duidelijk onderschat. NLP Cloud heeft ons veel tijd bespaard en de prijzen zijn echt betaalbaar."
Patrick, CTO bij MatchMaker
"Ons bedrijfsbeleid staat niet toe dat we GPT-5 gebruiken op OpenAI, dus in plaats daarvan gebruiken we GPT-OSS 120B op NLP Cloud. Het mooie is dat het on-premise kan worden ingezet, iets wat we in de toekomst zouden kunnen overwegen vanwege privacy en compliance."
Marc, Software-ingenieur
"We hadden een werkende API ontwikkeld die met Docker werd ingezet voor ons model, maar we kregen al snel te maken met prestatie- en schaalbaarheidsproblemen. Na hier weken mee bezig te zijn geweest zijn we uiteindelijk voor deze cloudoplossing gegaan en daar hebben we tot nu toe geen spijt van gehad!"
Maria, CSO bij CybelAI
"We hebben het finetunen van LLaMA 3 uiteindelijk opgegeven... We finetunen en implementeren Dolphin nu uitsluitend op NLP Cloud en we zijn tevreden."
Whalid, Lead Dev bij Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) is een Frans industrieel laboratorium dat innovatieve lenzen maakt om specifieke oogziekten zoals het syndroom van Lyell te genezen.
LAO gebruikt de NLP Cloud classificatie-API voor automatische triage van supporttickets.
"Onze samenwerking met NLP Cloud heeft ons enorm geholpen om onze productiviteit en de tevredenheid van onze patiënten te verhogen. We hadden de intuïtie dat AI ons kon helpen, maar we hadden geen idee hoe we het moesten implementeren. De expertise van NLP Cloud is cruciaal geweest."
Frédéric Baëchelé, CEO bij LAO
| Gebruikscasus | Gebruikt model | |
|---|---|---|
| Automatische spraakherkenning (spraak naar tekst): tekst uit een audio- of videobestand halen, met automatische taaldetectie, automatische interpunctie en tijdstempels op woordniveau, in 100 talen. | We gebruiken het Whisper Large-model van OpenAI. | Speeltuin >> |
| Classificatie: Stuur een stuk tekst en laat de AI de juiste categorieën toepassen op je tekst, in vele talen. Als optie kun je suggesties doen voor de categorieën die je wilt beoordelen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en een intern NLP Cloud model genaamd Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. We gebruiken ook de Bart Large MNLI Yahoo Answers en XLM Roberta Large XNLI van Joe Davison. | Speeltuin >> |
| Chatbot/Conversationele AI: Vloeiend discussiëren met een AI en relevante antwoorden krijgen, in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en interne NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en LLaMA 3.3 70B. We gebruiken ook Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Code genereren: broncode genereren uit een eenvoudige instructie, in elke programmeertaal. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en interne NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en LLaMA 3 70B. We gebruiken ook Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Dialoog samenvatten: summarize a conversation, in many languages | We gebruiken Bart Large CNN SamSum van Philipp Schmid. | Speeltuin >> |
| Inbeddingen: embeddings berekenen in meer dan 50 talen. | We gebruiken verschillende Sentence Transformers-modellen zoals Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Grammatica- en spellingscorrectie: Stuur een blok tekst en laat de AI de fouten voor je corrigeren, in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en interne NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en LLaMA 3 70B. We gebruiken ook Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Headline generatie: een tekst verzenden en een zeer korte samenvatting krijgen die geschikt is voor koppen, in vele talen | We gebruiken T5 Base NL Generate Headline van Michal Pleban. | Speeltuin >> |
| Intentieclassificatie: de bedoeling van een stuk tekst begrijpen, in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en interne NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en LLaMA 3 70B. We gebruiken ook Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Extractie van trefwoorden en sleutelzinnen:de belangrijkste trefwoorden uit een stuk tekst halen, in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en een intern NLP Cloud-model genaamd en fijn-afgestemd LLaMA 3.3 70B. | Speeltuin >> |
| Taaldetectie: detecteer een of meerdere talen uit een tekst. | We gebruiken de LangDetect-bibliotheek van Python. | Speeltuin >> |
| Lematisering: lemma's uit een tekst halen, in vele talen | Alle grote spaCy-modellen zijn beschikbaar. | |
| Named Entity Recognition (NER): gestructureerde informatie uit een ongestructureerde tekst halen, zoals namen, bedrijven, landen, functietitels... in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en een eigen NLP Cloud-model genaamd Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. We gebruiken ook alle grote spaCy-modellen. | Speeltuin >> |
| Zelfstandige naamwoorden: zelfstandige naamwoorden uit een tekst halen, in vele talen | Alle grote spaCy-modellen zijn beschikbaar. | |
| Parafraseren en herschrijven: een gelijkaardige inhoud genereren met dezelfde betekenis, in vele talen. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en een intern NLP Cloud-model genaamd Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Speeltuin >> |
| POS-tagging (Part-Of-Speech): spraakdelen toewijzen aan elk woord in je tekst, in vele talen | Alle grote spaCy-modellen zijn beschikbaar. | |
| Vraag beantwoorden: vragen stellen over van alles en nog wat, in vele talen. Als optie kun je een context opgeven, zodat de AI deze context gebruikt om je vraag te beantwoorden. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en eigen NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en LLaMA 3 70B. We gebruiken ook Roberta Base Squad 2 van Deepset, Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Semantisch zoeken: je eigen gegevens doorzoeken, in meer dan 50 talen. | Maak je eigen semantische zoek- / RAG-model van je eigen domeinkennis (interne documentatie, contracten...) en stel er semantische vragen over. | Speeltuin >> |
| Semantische gelijkenis: detecteren of 2 stukken tekst dezelfde betekenis hebben of niet, in meer dan 50 talen. | We gebruiken Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Speeltuin >> |
| Sentiment- en emotieanalyse: sentimenten en emoties bepalen uit een tekst (positief, negatief, angst, vreugde...), in vele talen. We hebben ook een AI voor financiële sentimentanalyse. | We gebruiken DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion en Finbert van Prosus AI. | Speeltuin >> |
| Spraaksynthese (tekst-naar-spraak): tekst omzetten naar audio | We gebruiken Speech T5 van Microsoft. | Speeltuin >> |
| Samenvatting: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en in-house NLP Cloud-modellen genaamd ChatDolphin en Fine-tuned LLaMA 3 70B. We gebruiken ook Bart Large CNN van Meta, Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. | Speeltuin >> |
| Tekst genereren: alle meest geavanceerde AI-gebruiksgevallen bereiken door verzoeken in natuurlijke taal in te dienen ("instructie"-verzoeken) of door gebruik te maken van leren van een paar schoten. | We gebruiken GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B en een intern NLP Cloud-model genaamd ChatDolphin en LLaMA 3.3 70B. We gebruiken ook Dolphin Yi 34B van Eric Hartford en Dolphin Mixtral 8x7B van Eric Hartford. Je kunt ook je eigen tekstgeneratiemodel fine-tunen voor nog betere resultaten. | Speeltuin >> |
| Tokenisatie: tokens uit een tekst halen, in vele talen | Alle grote spaCy-modellen zijn beschikbaar. | |
| Vertaling: tekst vertalen in 200 talen met automatische invoertaaldetectie. | We gebruiken NLLB 200 3.3B van Meta voor vertalingen in 200 talen. | Speeltuin >> |
Op zoek naar een specifieke use case of AI-model dat niet in de bovenstaande lijst staat? Laat het ons weten!
De meeste van onze AI-modellen kunnen worden ingezet op uw eigen servers.
Dit is de beste oplossing voor kritieke toepassingen die een hoge mate van privacy vereisen, zoals medische toepassingen, financiële toepassingen... Onze modellen vereisen geen internetverbinding.
Het is ook interessant voor toepassingen die een lage latency vereisen, omdat je ervoor kunt zorgen dat je AI-model zo dicht mogelijk bij je eindgebruikers staat.
Het kan een uitdaging zijn om je eigen AI-infrastructuur op te zetten. Daarom kunnen onze engineers u indien nodig helpen tijdens het implementatieproces.
U kunt ook uw eigen modellen verfijnen op NLP Cloud en ze vervolgens inzetten op uw eigen servers.
Train/Fine-Tune je eigen AI-modellen met je eigen bedrijfsgegevens en gebruik ze meteen in productie zonder je zorgen te maken over de beschikbaarheid van GPU's, geheugengebruik, hoge beschikbaarheid, schaalbaarheid... Je kunt zoveel modellen uploaden en in productie nemen als je wilt.
Heb je al een account? Stuur ons een bericht vanaf je dashboard.
Stuur anders een e-mail naar [email protected].
We bieden ook geavanceerde expertise rond AI (consultancy, training, integratie...). Vertel ons gerust meer over uw project.
NLP Cloud hecht veel waarde aan de veiligheid van uw gegevens en privacy. Om te garanderen dat het platform en de gegevens veilig blijven, zetten we voortdurend onze middelen en methoden in. Hieronder staat slechts een deel van de beveiligingsprotocollen die we gebruiken. Als u wilt bespreken hoe NLP Cloud kan voldoen aan uw compliance-eisen, neem dan contact met ons op!
De productiegegevens van NLP Cloud worden verwerkt en bewaard in de meest betrouwbare cloudservices en datacenters van bedrijven.
Gegevens die worden opgeslagen voor langdurig gebruik worden beveiligd door ze cryptografisch te verwerken.
De firewalls en beveiligde systeeminstellingen beschermen alle servers en databases van NLP Cloud. Bovendien is Linux het besturingssysteem waarop al onze productieservers draaien.
NLP Cloud slaat alleen een gehashte versie van uw wachtwoord op, volgens het PBKDF2-algoritme met een SHA256 hash.
NLP Cloud heeft uitgebreide veiligheidsprotocollen opgesteld die betrekking hebben op meerdere aspecten. Deze protocollen worden voortdurend vernieuwd en verspreid onder alle medewerkers.
Elke medewerker begrijpt de beveiligingsprotocollen en -voorschriften en neemt deel aan regelmatige trainingsprogramma's. Alleen een beperkte groep systeembeheerders heeft toegang tot de servers van NLP Cloud.
NLP Cloud onderhoudt regelmatig back-ups van informatie en beoordeelt regelmatig of het in staat is de gegevens te herstellen in het geval van een groot probleem.
NLP Cloud implementeert sterke richtlijnen om een balans te vinden tussen regulering en snelheid bij het wijzigen van systeemconfiguraties.
We maken gebruik van externe beveiligingsspecialisten om het NLP Cloud-systeem grondig te onderzoeken.