Veri gizliliğinden ödün vermeden en iyi yapay zeka motorlarını kullanın.
NLP Cloud, en gelişmiş yapay zeka motorlarını kullanmanıza ve hatta kendi motorlarınızı kendi verilerinizle eğitmenize olanak tanıyan bir yapay zeka platformudur. Bu platform, tasarım gereği veri gizliliğine odaklanmıştır, böylece gizlilikten ödün vermeden işinizde yapay zekayı güvenle kullanabilir ve hatta yapay zeka modellerimizi şirket içinde / uçta dağıtabilirsiniz. En gelişmiş yapay zeka özelliklerini uygun bir maliyetle uygulamanıza kolayca entegre edebilmeniz için hem küçük spesifik yapay zeka motorları hem de büyük son teknoloji jeneratif yapay zeka motorları sunuyoruz.
Üretim için uygun hızlı ve doğru yapay zeka modelleri. En gelişmiş donanımlardan yararlanan yüksek düzeyde kullanılabilir çıkarım API'si.
NLP Cloud, HIPAA / GDPR / CCPA uyumludur ve SOC 2 sertifikası üzerinde çalışmaktadır. Verilerinizi göremeyiz, verilerinizi depolamayız ve verilerinizi kendi yapay zeka modellerimizi eğitmek için kullanmayız.
Kritik güvenlik ve gizlilik ihtiyaçları veya performans nedenleriyle, modellerimizi kendi izole sunucularınızda şirket içinde dağıtabilirsiniz. Uzman ekibimiz size yardımcı olmak için burada.
Çok dilli modellerimiz ve çok dilli eklentimiz sayesinde NLP Cloud'un tüm yapay zeka modellerini 200 dilde kullanın.
DevOps veya API programlama konusunda endişelenmeyin ve yalnızca metin işlemeye odaklanın. Yapay zeka projenizi kısa sürede teslim edin.
Kendi modellerinize ince ayar yapın veya kurum içi özel modellerinizi yükleyin ve bunları kolayca üretime dağıtın
NLP Cloud, son teknoloji performans sunmak için NVIDIA ile yakın işbirliği içindedir. Üretken yapay zeka motorlarımız, düşük gecikme sürelerini ve uygun maliyetleri garanti etmek için en gelişmiş NVIDIA GPU'larda konuşlandırılır. Yapay zeka motorlarımızı kendi şirket içi NVIDIA GPU'larınıza da dağıtabilirsiniz.
NLP Cloud size basit ve sağlam bir API sağlar.
Ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlik platform tarafından sorunsuz bir şekilde yönetilir.
Üretken yapay zekayı ve büyük dil modellerini nasıl doğru kullanacağınızdan emin değil misiniz? Destek ekibimiz tavsiyelerde bulunmak için burada!
Github'daki istemci kütüphanelerimize bakın:
Daha fazla detay dokümantasyonda.
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:~$
"Makine öğrenimi modellerimizde ince ayar yapmak için çok fazla enerji harcadık, ancak canlıya geçiş sürecini açıkça hafife aldık. NLP Cloud bize çok zaman kazandırdı ve fiyatlar gerçekten çok uygun."
Patrick, MatchMaker'da CTO
"Kurumsal politikamız OpenAI'de GPT-5 kullanmamıza izin vermiyor, bu nedenle bunun yerine NLP Cloud'da GPT-OSS 120B kullanıyoruz. Harika olan şey, şirket içinde konuşlandırılabilmesi, bu da gelecekte gizlilik ve uyumluluk nedenleriyle düşünebileceğimiz bir şey."
Marc, Yazılım Mühendisi
"Modelimiz için Docker ile çalışan bir API geliştirmiştik ancak kısa sürede performans ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla karşılaştık. Bunun için haftalar harcadıktan sonra sonunda bu bulut çözümünü tercih ettik ve şu ana kadar hiç pişman olmadık!"
Maria, CybelAI'de CSO
"Sonunda LLaMA 3'e ince ayar yapmaktan vazgeçtik... Artık Dolphin'i yalnızca NLP Cloud üzerinde ince ayar yapıyor ve konuşlandırıyoruz ve bu şekilde mutluyuz."
Whalid, Direct IT'de Lider Geliştirici
LAO (Laboratoire d'appareillage occulaire), Lyell sendromu gibi belirli göz hastalıklarını tedavi etmek için yenilikçi lensler üreten bir Fransız endüstriyel laboratuvarıdır.
LAO, otomatik destek bileti triyajı için NLP Cloud sınıflandırma API'sini kullanır.
"NLP Cloud ile işbirliğimiz verimliliğimizi ve hasta memnuniyetimizi artırmamıza büyük ölçüde yardımcı oldu. Yapay zekanın bize yardımcı olabileceğine dair bir sezgimiz vardı ancak bunu nasıl uygulayacağımız konusunda hiçbir fikrimiz yoktu. NLP Cloud'un uzmanlığı çok önemliydi."
Frédéric Baëchelé, LAO CEO'su
| Kullanım Örneği | Kullanılan Model | |
|---|---|---|
| Otomatik Konuşma Tanıma (konuşmadan metne): Otomatik dil algılama, otomatik noktalama işaretleri ve kelime düzeyinde zaman damgaları ile bir ses veya video dosyasından 100 dilde metin ayıklayın. | OpenAI'nin Whisper Large modelini kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Sınıflandırma: Bir metin parçası gönderin ve yapay zekanın birçok dilde metninize doğru kategorileri uygulamasına izin verin. Bir seçenek olarak, değerlendirmek istediğiniz potansiyel kategorileri önerebilirsiniz. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve Fine-tuned LLaMA 3.3 70B adlı kurum içi bir NLP Bulut modeli kullanıyoruz. Ayrıca Joe Davison tarafından geliştirilen Bart Large MNLI Yahoo Answers ve XLM Roberta Large XNLI kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Chatbot/İletişimsel Yapay Zeka: Bir yapay zeka ile akıcı bir şekilde tartışın ve birçok dilde ilgili yanıtları alın. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modellerini ve ince ayarlı LLaMA 3.3 70B'yi kullanıyoruz. Ayrıca Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Mixtral 8x7B modellerini de kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Kod üretimi: Herhangi bir programlama dilinde basit bir talimattan kaynak kodu oluşturun. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modelleri ve İnce ayarlanmış LLaMA 3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Mixtral 8x7B modellerini de kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Diyalog Özetleme: summarize a conversation, in many languages | Philipp Schmid'in Bart Large CNN SamSum programını kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Yerleştirmeler: 50'den fazla dilde katıştırmaları hesaplayın. | Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2 gibi birkaç Sentence Transformers modeli kullanıyoruz. | |
| Dilbilgisi ve yazım düzeltmesi: Bir metin bloğu gönderin ve yapay zekanın birçok dilde hataları sizin için düzeltmesine izin verin. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modelleri ve İnce ayarlanmış LLaMA 3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Mixtral 8x7B modellerini de kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Manşet üretimi: bir metin gönderin ve birçok dilde, başlıklar için uygun çok kısa bir özet alın | T5 Base EN Generate Headline by Michal Pleban kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Amaç Sınıflandırması: Birçok dilde bir metnin amacını anlamak. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modelleri ve İnce ayarlanmış LLaMA 3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Mixtral 8x7B modellerini de kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Anahtar kelimeler ve anahtar kelime öbekleri çıkarma:Birçok dilde, bir metin parçasından ana anahtar kelimeleri çıkarın. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve LLaMA 3.3 70B olarak adlandırılan ve ince ayarlanmış bir kurum içi NLP Bulut modeli kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Dil Algılama: bir metinden bir veya birkaç dili algılar. | Python'un LangDetect kütüphanesini kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Lemmatizasyon: birçok dilde bir metinden lemma çıkarma | Tüm büyük spaCy modelleri mevcuttur. | |
| Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Yapılandırılmamış bir metinden isimler, şirketler, ülkeler, iş unvanları gibi yapılandırılmış bilgileri birçok dilde ayıklayın. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve Fine-tuned LLaMA 3.3 70B adlı kurum içi bir NLP Bulut modeli kullanıyoruz. Ayrıca tüm büyük spaCy modellerini de kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| İsim Parçaları: birçok dilde bir metinden isim parçalarını ayıklayın | Tüm büyük spaCy modelleri mevcuttur. | |
| Başka sözcüklerle ifade etme ve yeniden yazma: Birçok dilde aynı anlama gelen benzer bir içerik oluşturun. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve Fine-tuned LLaMA 3.3 70B adlı şirket içi bir NLP Bulut modeli kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Konuşma Parçası (POS) etiketleme: Metninizdeki her kelimeye birçok dilde konuşma bölümleri atayın | Tüm büyük spaCy modelleri mevcuttur. | |
| Soru cevap: Birçok dilde herhangi bir şey hakkında soru sorabilirsiniz. Bir seçenek olarak bir bağlam verebilirsiniz, böylece yapay zeka sorunuzu yanıtlamak için bu bağlamı kullanır. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modelleri ve İnce ayarlanmış LLaMA 3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Deepset tarafından Roberta Base Squad 2, Eric Hartford tarafından Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından Dolphin Mixtral 8x7B kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Semantik Arama: 50'den fazla dilde kendi verilerinizi arayın. | Kendi alan bilginizden (dahili belgeler, sözleşmeler...) kendi anlamsal arama / RAG modelinizi oluşturun ve üzerinde anlamsal sorular sorun. | Oyun Alanı >> |
| Anlamsal Benzerlik: 50'den fazla dilde 2 metin parçasının aynı anlama sahip olup olmadığını tespit edin. | Paraphrase Multilingual Mpnet Base V2 kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Duygu ve his analizi: Birçok dilde bir metinden duyguları ve duyguları (olumlu, olumsuz, korku, neşe...) belirleyin. Ayrıca finansal duyarlılık analizi için bir yapay zekamız var. | DistilBERT Base Uncased Finetuned SST-2, DistilBERT Base Uncased Emotion ve Prosus AI tarafından Finbert kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Konuşma Sentezi (Metin-Konuşma): metni sese dönüştürme | Microsoft'un Speech T5 ürününü kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Özetleme: send a text, and get a smaller text keeping essential information only, in many languages | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi NLP Bulut modelleri ve İnce ayarlanmış LLaMA 3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Meta tarafından Bart Large CNN, Eric Hartford tarafından Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından Dolphin Mixtral 8x7B kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
| Metin oluşturma: doğal dilde taleplerde bulunarak ("talimat" talepleri) ya da en gelişmiş yapay zeka kullanım durumlarını kullanarak az atışlı öğrenme. | GPT-OSS 120B, LLaMA 3.1 405B ve ChatDolphin adlı şirket içi bir NLP Bulut modeli ve ince ayarlı LLaMA 3.3 70B kullanıyoruz. Ayrıca Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Yi 34B ve Eric Hartford tarafından geliştirilen Dolphin Mixtral 8x7B kullanıyoruz. Daha da iyi sonuçlar için kendi metin oluşturma modelinize de ince ayar yapabilirsiniz. | Oyun Alanı >> |
| Tokenizasyon: birçok dilde bir metinden belirteçleri ayıklayın | Tüm büyük spaCy modelleri mevcuttur. | |
| Tercüme: Otomatik giriş dili algılama özelliği ile 200 dilde metin çevirme. | Meta tarafından 200 dilde çeviri için NLLB 200 3.3B kullanıyoruz. | Oyun Alanı >> |
Yukarıdaki listede yer almayan belirli bir kullanım durumu veya yapay zeka modeli mi arıyorsunuz? Lütfen bize haber verin!
Yapay zeka modellerimizin çoğu kendi sunucularınıza yerleştirilebilir.
Bu, tıbbi uygulamalar, finansal uygulamalar gibi yüksek düzeyde gizlilik gerektiren kritik uygulamalar için en iyi çözümdür... Modellerimiz internet bağlantısı gerektirmez.
Yapay zeka modelinizin son kullanıcılarınıza mümkün olduğunca yakın olduğundan emin olabileceğiniz için düşük gecikme süresi gerektiren uygulamalar için de ilginçtir.
Kendi yapay zeka altyapınızı kurmak zor olabilir. Bu nedenle mühendislerimiz gerektiğinde dağıtım sürecinde size yardımcı olabilir.
Ayrıca NLP Cloud üzerinde kendi modellerinize ince ayar yapabilir ve ardından bunları kendi sunucularınıza dağıtabilirsiniz.
Kendi yapay zeka modellerinizi kendi iş verilerinizle eğitin/ince ayarlayın ve GPU kullanılabilirliği, bellek kullanımı, yüksek kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik gibi dağıtım hususları hakkında endişelenmeden bunları hemen üretimde kullanın... Üretime istediğiniz kadar model yükleyebilir ve dağıtabilirsiniz.
Zaten bir hesabınız var mı? Kontrol panelinizden bize bir mesaj gönderin.
Aksi takdirde, bize bir e-posta gönderin [email protected].
Ayrıca yapay zeka konusunda ileri düzeyde uzmanlık sağlıyoruz (danışmanlık, eğitim, entegrasyon...). Bize projeniz hakkında daha fazla bilgi vermekten çekinmeyin.
NLP Cloud, verilerinizin ve gizliliğinizin güvenliğini büyük bir endişe kaynağı olarak görmektedir. Platformun ve verilerin güvende kalmasını garanti etmek için kaynaklarımızı ve yöntemlerimizi sürekli olarak platformumuza ve yöntemlerimize yerleştiriyoruz. Aşağıda, kullandığımız güvenlik protokollerinin sadece bir kısmından bahsedilmektedir. NLP Cloud'un uyumluluk gereksinimlerinize nasıl uyabileceğini görüşmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin!
NLP Cloud üretim verileri en güvenilir bulut hizmetleri ve kurumsal veri merkezlerinde işlenir ve tutulur.
Uzun süreli kullanım için saklanan veriler kriptografik olarak işlenerek korunur.
Güvenlik duvarları ve güvenli sistem ayarları tüm NLP Bulut sunucularını ve veritabanlarını korumaktadır. Ayrıca, Linux tüm üretim sunucularımıza güç veren işletim sistemidir.
NLP Cloud, SHA256 karması ile PBKDF2 algoritmasını izleyerek parolanızın yalnızca karma bir sürümünü depolar.
NLP Cloud, birçok yöne değinen kapsamlı güvenlik protokolleri oluşturmuştur. Bu protokoller sürekli olarak yenilenmekte ve tüm işbirlikçiler arasında dağıtılmaktadır.
Her çalışan güvenlik protokollerini ve yönetmeliklerini anlar ve sık sık eğitim programlarına katılır. Yalnızca sınırlı sayıda sistem yöneticisinin NLP Bulut sunucularına erişmesine izin verilir
NLP Cloud bilgilerin düzenli yedeklerini tutar ve önemli bir sorun durumunda verileri geri yükleme yeteneğini düzenli olarak değerlendirir.
NLP Cloud, sistem konfigürasyonlarını değiştirirken düzenleme ve hız arasında bir denge kurmak için güçlü yönergeler uygular.
NLP Bulut sisteminin kapsamlı incelemelerini yapmak için dışarıdan güvenlik uzmanları kullanıyoruz.