Utilizați cele mai bune motoare de inteligență artificială fără a sacrifica confidențialitatea datelor.
NLP Cloud este o platformă de inteligență artificială care vă permite să folosiți cele mai avansate motoare de inteligență artificială și chiar să vă antrenați propriile motoare cu propriile date. Această platformă este axată pe confidențialitatea datelor prin proiectare, astfel încât să puteți utiliza în siguranță AI în afacerea dvs. fără a compromite confidențialitatea, și chiar să implementați modelele noastre de AI on-premise / at the edge. Oferim atât motoare AI specifice de mici dimensiuni, cât și motoare AI generative de ultimă generație de mari dimensiuni, astfel încât să puteți integra cu ușurință cele mai avansate caracteristici AI în aplicația dvs. la un cost accesibil.
Modele de inteligență artificială rapide și precise, potrivite pentru producție. API de inferență cu disponibilitate ridicată, care utilizează cel mai avansat hardware.
NLP Cloud este conform HIPAA / GDPR / CCPA și lucrează la certificarea SOC 2. Nu putem vedea datele dvs., nu stocăm datele dvs. și nu folosim datele dvs. pentru a ne antrena propriile modele de inteligență artificială.
Pentru nevoi critice de securitate și confidențialitate sau din motive de performanță, puteți implementa modelele noastre în cadrul companiei pe propriile servere izolate. Echipa noastră de experți este aici pentru a vă ajuta.
Utilizați toate modelele NLP Cloud AI în 200 de limbi, datorită modelelor noastre multilingve și a addonului nostru multilingv.
Nu vă faceți griji cu privire la DevOps sau programarea API și concentrați-vă doar pe procesarea textului. Livrați proiectul dvs. de inteligență artificială în cel mai scurt timp.
Reglați-vă propriile modele sau încărcați modelele personalizate interne și implementați-le cu ușurință în producție.
NLP Cloud colaborează îndeaproape cu NVIDIA pentru a oferi performanțe de ultimă oră. Motoarele noastre de inteligență artificială generativă sunt implementate pe cele mai avansate GPU NVIDIA pentru a garanta latențe scăzute și costuri accesibile. De asemenea, puteți implementa motoarele noastre de inteligență artificială pe propriile dvs. GPU NVIDIA locale.
NLP Cloud vă pune la dispoziție un API simplu și robust.
Scalabilitatea și disponibilitatea ridicată sunt gestionate fără probleme de către platformă.
Nu sunteți sigur cum să folosiți corect inteligența artificială generativă și modelele lingvistice mari? Echipa noastră de asistență este aici pentru a vă sfătui!
Vedeți bibliotecile noastre client pe Github:
Mai multe detalii în documentație.
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:~$
"Am cheltuit multă energie pentru a ne ajusta modelele de învățare automată, dar am subestimat în mod clar procesul de lansare. NLP Cloud ne-a economisit mult timp, iar prețurile sunt foarte accesibile."
Patrick, CTO la MatchMaker
"Politica noastră corporativă nu ne permite să folosim GPT-5 pe OpenAI, așa că folosim în schimb GPT-OSS 120B pe NLP Cloud. Un lucru grozav este că poate fi implementat on-premise, ceea ce este ceva ce am putea lua în considerare în viitor din motive de confidențialitate și conformitate."
Marc, Inginer software
"Am dezvoltat un API funcțional implementat cu Docker pentru modelul nostru, dar ne-am confruntat rapid cu probleme de performanță și scalabilitate. După ce am petrecut săptămâni întregi pe această problemă, am optat în cele din urmă pentru această soluție cloud și nu am regretat până acum!"
Maria, CSO la CybelAI
"Am renunțat în cele din urmă la reglarea fină a LLaMA 3... Acum ne ocupăm exclusiv de reglajul fin și de implementarea Dolphin pe NLP Cloud și suntem fericiți așa."
Whalid, Lider Dev la Direct IT
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire) este un laborator industrial francez care produce lentile inovatoare pentru a vindeca anumite boli oculare, cum ar fi sindromul Lyell.
LAO utilizează API-ul de clasificare NLP Cloud pentru clasificarea automată a tichetelor de asistență.
"Colaborarea noastră cu NLP Cloud ne-a ajutat extraordinar de mult să ne creștem productivitatea și satisfacția pacienților noștri. Aveam intuiția că AI ne poate ajuta, dar nu aveam nicio idee despre cum să o implementăm. Expertiza NLP Cloud a fost crucială."
Frédéric Baëchelé, CEO la LAO
| Caz de utilizare | Modelul utilizat | |
|---|---|---|
| Recunoașterea automată a vorbirii (de la voce la text): extrageți text dintr-un fișier audio sau video, cu detectare automată a limbii, punctuație automată și marcaje temporale la nivel de cuvânt, în 100 de limbi. | Utilizăm modelul Whisper Large de la OpenAI. | Teren de joacă >> |
| Clasificare: trimiteți un text și lăsați inteligența artificială să aplice categoriile potrivite textului dumneavoastră, în mai multe limbi. Opțional, puteți sugera potențialele categorii pe care doriți să le evaluați. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și un model intern NLP Cloud numit Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. De asemenea, utilizăm Bart Large MNLI Yahoo Answers și XLM Roberta Large XNLI de Joe Davison. | Teren de joacă >> |
| Chatbot/Conversational AI: discutați fluent cu o inteligență artificială și obțineți răspunsuri relevante, în multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și LLaMA 3.3 70B ajustat fin. De asemenea, folosim Dolphin Yi 34B de Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Generarea de coduri: generarea de cod sursă pornind de la o simplă instrucțiune, în orice limbaj de programare. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și Fine-tuned LLaMA 3 70B. De asemenea, folosim Dolphin Yi 34B de Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Rezumatul dialogului: summarize a conversation, in many languages | Noi folosim Bart Large CNN SamSum de Philipp Schmid. | Teren de joacă >> |
| Încorporări: calculați încorporări în peste 50 de limbi. | Folosim mai multe modele de transformatoare de propoziții, cum ar fi Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | |
| Corectarea gramaticii și a ortografiei: trimiteți un bloc de text și lăsați inteligența artificială să corecteze greșelile în locul dumneavoastră, în mai multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și Fine-tuned LLaMA 3 70B. De asemenea, folosim Dolphin Yi 34B de Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Generarea titlurilor: trimiteți un text și obțineți un rezumat foarte scurt, potrivit pentru titluri, în mai multe limbi. | Folosim T5 Base RO Generate Headline de Michal Pleban. | Teren de joacă >> |
| Clasificarea intențiilor: să înțeleagă intenția unui text, în mai multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și Fine-tuned LLaMA 3 70B. De asemenea, folosim Dolphin Yi 34B de Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Extragerea cuvintelor cheie și a frazelor cheie:extrageți principalele cuvinte cheie dintr-un text, în mai multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și un model intern NLP Cloud numit și Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Teren de joacă >> |
| Detectarea limbii: detectează una sau mai multe limbi dintr-un text. | Noi folosim biblioteca LangDetect din Python. | Teren de joacă >> |
| Lematizare: extrageți lemne dintr-un text, în mai multe limbi | Toate modelele mari de spaCy sunt disponibile. | |
| Recunoașterea entităților numite (NER): extrageți informații structurate dintr-un text nestructurat, cum ar fi nume, companii, țări, titluri de locuri de muncă... în mai multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și un model NLP Cloud intern numit Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. De asemenea, folosim toate modelele spaCy mari. | Teren de joacă >> |
| Substantive de substantive: extrageți bucăți de substantive dintr-un text, în mai multe limbi | Toate modelele mari de spaCy sunt disponibile. | |
| Parafrazarea și rescrierea: să genereze un conținut similar, cu același înțeles, în mai multe limbi. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și un model intern NLP Cloud numit Fine-tuned LLaMA 3.3 70B. | Teren de joacă >> |
| Etichetarea părții de vorbire (POS): atribuiți părți de vorbire fiecărui cuvânt din textul dvs., în multe limbi | Toate modelele mari de spaCy sunt disponibile. | |
| Răspuns la întrebări: puneți întrebări despre orice, în mai multe limbi. Opțional, puteți oferi un context, astfel încât inteligența artificială să folosească acest context pentru a vă răspunde la întrebare. | Folosim GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și Fine-tuned LLaMA 3 70B. De asemenea, folosim Roberta Base Squad 2 de la Deepset, Dolphin Yi 34B de la Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de la Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Căutare semantică: căutați propriile date, în peste 50 de limbi. | Creați-vă propriul model de căutare semantică / RAG din cunoștințele din domeniul dumneavoastră (documentație internă, contracte...) și adresați întrebări semantice pe baza acestuia. | Teren de joacă >> |
| Similaritate semantică: detectează dacă 2 bucăți de text au sau nu același înțeles, în peste 50 de limbi. | Utilizăm Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2. | Teren de joacă >> |
| Analiza sentimentelor și a emoțiilor: determinarea sentimentelor și emoțiilor dintr-un text (pozitiv, negativ, frică, bucurie...), în mai multe limbi. Avem, de asemenea, o inteligență artificială pentru analiza sentimentelor financiare. | Noi folosim DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion și Finbert de Prosus AI. | Teren de joacă >> |
| Sinteza vorbirii (Text-To-Speech): convertiți text în audio | Noi folosim Speech T5 de la Microsoft. | Teren de joacă >> |
| Rezumatul: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și modele NLP Cloud interne numite ChatDolphin și Fine-tuned LLaMA 3 70B. De asemenea, folosim Bart Large CNN de la Meta, Dolphin Yi 34B de la Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de la Eric Hartford. | Teren de joacă >> |
| Generarea de text: să realizeze toate cazurile de utilizare a IA cele mai avansate, fie prin formularea de cereri în limbaj natural (cereri de "instrucțiuni"), fie prin utilizarea de învățare în câteva focuri. | Utilizăm GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B și un model NLP Cloud intern numit ChatDolphin și LLaMA 3.3 70B ajustat fin. De asemenea, folosim Dolphin Yi 34B de Eric Hartford și Dolphin Mixtral 8x7B de Eric Hartford. Puteți, de asemenea, să vă reglați propriul model de generare a textului pentru rezultate și mai bune. | Teren de joacă >> |
| Tokenizare: extrageți semne dintr-un text, în mai multe limbi | Toate modelele mari de spaCy sunt disponibile. | |
| Traducere: traduceți texte în 200 de limbi cu detectarea automată a limbii de intrare. | Noi folosim NLLB 200 3.3B de Meta pentru traduceri în 200 de limbi. | Teren de joacă >> |
Căutați un caz de utilizare specific sau un model de inteligență artificială care nu se află în lista de mai sus? Vă rugăm să ne anunțați!
Cele mai multe dintre modelele noastre de inteligență artificială pot fi implementate pe propriile dumneavoastră servere.
Aceasta este cea mai bună soluție pentru aplicațiile critice care necesită un nivel ridicat de confidențialitate, cum ar fi aplicațiile medicale, aplicațiile financiare... Modelele noastre nu necesită o conexiune la internet.
Este, de asemenea, interesant în cazul aplicațiilor care necesită o latență scăzută, deoarece vă puteți asigura că modelul de inteligență artificială este cât mai aproape de utilizatorii finali.
Aprovizionarea propriei infrastructuri de inteligență artificială poate fi o provocare. De aceea, inginerii noștri vă pot asista în timpul procesului de implementare, dacă este necesar.
De asemenea, vă puteți ajusta propriile modele pe NLP Cloud și apoi le puteți implementa pe propriile servere.
Pregătiți și perfecționați-vă propriile modele de inteligență artificială cu propriile date de afaceri și utilizați-le imediat în producție, fără a vă face griji cu privire la aspectele legate de implementare, cum ar fi disponibilitatea GPU, utilizarea memoriei, disponibilitatea ridicată, scalabilitatea... Puteți încărca și implementa în producție oricâte modele doriți.
Aveți deja un cont? Trimiteți-ne un mesaj din tabloul de bord.
În caz contrar, trimiteți-ne un e-mail la [email protected].
Oferim, de asemenea, expertiză avansată în materie de inteligență artificială (consultanță, formare, integrare...). Nu ezitați să ne spuneți mai multe despre proiectul dumneavoastră.
NLP Cloud pune siguranța datelor dumneavoastră și confidențialitatea ca o preocupare majoră. Pentru a garanta că platforma și datele rămân în siguranță, implementăm în permanență resursele și metodele noastre în platforma și metodele noastre. Menționate mai jos sunt doar o parte din protocoalele de securitate pe care le folosim. Dacă doriți să discutați despre modul în care NLP Cloud se poate conforma cerințelor dumneavoastră de conformitate, vă rugăm să ne contactați!
Datele de producție NLP Cloud sunt gestionate și păstrate în cadrul celor mai fiabile servicii cloud și centre de date corporative.
Datele care sunt stocate pentru utilizare pe termen lung sunt protejate prin procesare criptografică.
Firewall-urile și setările de sistem securizate puse în aplicare protejează toate serverele și bazele de date ale NLP Cloud. În plus, Linux este sistemul de operare care alimentează toate serverele noastre de producție.
NLP Cloud stochează doar o versiune hașurată a parolei dvs., conform algoritmului PBKDF2 cu un hash SHA256.
NLP Cloud a generat protocoale de siguranță extinse care vizează multiple aspecte. Aceste protocoale sunt reînnoite în mod constant și distribuite între toți colaboratorii.
Fiecare angajat înțelege protocoalele și reglementările de securitate și participă la programe de formare frecvente. Doar un set limitat de administratori de sistem au acces la serverele NLP Cloud.
NLP Cloud păstrează în mod regulat copii de rezervă ale informațiilor și își evaluează periodic capacitatea de a restabili datele în cazul unei probleme majore.
NLP Cloud implementează orientări puternice pentru a găsi un echilibru între reglementare și viteză în timpul modificării configurațiilor sistemului.
Utilizăm specialiști externi în domeniul securității pentru a efectua examinări amănunțite ale sistemului NLP Cloud.