Usando Flair no Hugging Face

Flair é um framework muito simples para NLP de última geração. Desenvolvido pela Humboldt University of Berlin e colaboradores.

Explorando o Flair no Hub

Você pode encontrar modelos flair filtrando à esquerda na página de modelos.

Todos os modelos no Hub vêm com esses recursos úteis:

1. Um cartão de modelo gerado automaticamente com uma breve descrição.
2. Um widget interativo que você pode usar para interagir com o modelo diretamente no navegador.
3. Um widget de Inference Providers que permite fazer solicitações de inferência.

Instalação

Para começar, você pode seguir o guia de instalação do Flair. Você também pode usar a seguinte instalação em uma linha através do pip:

$ pip install -U flair

Usando modelos existentes

Todos os modelos flair podem ser carregados facilmente do Hub:

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

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

Uma vez carregado, você pode usar predict() para realizar inferência:

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

# print sentence
print(sentence)

Ele produz a seguinte saída:

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

Se você deseja carregar um modelo específico do Flair, pode clicar em Use in Flair no cartão do modelo e receber um trecho de código funcional!

Recursos adicionais

• Repositório do Flair repository
• Documentação do Flair docs
• Modelos oficiais de Flair models no Hub (treinados principalmente por @alanakbik e @stefan-it)