Utiliser Flair sur Hugging Face

Flair est un framework très simple pour le NLP de pointe. Développé par l'Université Humboldt de Berlin et ses amis.

Explorer Flair dans le Hub

Vous pouvez trouver des modèles flair en filtrant à gauche de la page des modèles.

Tous les modèles du Hub disposent de ces fonctionnalités utiles :

1. Une carte de modèle générée automatiquement avec une brève description.
2. Un widget interactif que vous pouvez utiliser pour tester le modèle directement dans le navigateur.
3. Un widget Inference Providers qui vous permet d’effectuer des requêtes d’inférence.

Installation

Pour commencer, vous pouvez suivre le guide d'installation de Flair. Vous pouvez également utiliser l'installation en une ligne suivante via pip :

$ pip install -U flair

Utilisation de modèles existants

Tous les modèles flair peuvent facilement être chargés depuis le Hub :

from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger

# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-multi")

Une fois chargée, vous pouvez utiliser predict() pour effectuer une inférence :

sentence = Sentence("George Washington ging nach Washington.")
tagger.predict(sentence)

# print sentence
print(sentence)

Il affiche ce qui suit :

Sentence[6]: "George Washington ging nach Washington." → ["George Washington"/PER, "Washington"/LOC]

Si vous souhaitez charger un modèle Flair spécifique, vous pouvez cliquer sur Use in Flair dans la fiche du modèle et un extrait de code fonctionnel vous sera fourni !

Ressources supplémentaires

• Dépôt Flair
• Flair documentation
• Modèles officiels de Flair modèles sur le Hub (entraînés principalement par @alanakbik et @stefan-it)