Cohere Tutorial: Baue eine API zur Hunderassen-Erkennung

Warum eine KI-App mit der Cohere-API erstellen?

In der heutigen enormen Informationsflut kann es eine Herkulesaufgabe sein, ein Tier oder seine Rasse nur anhand einer Beschreibung zu erkennen. Erleben Sie die Magie von Cohere AI – einem bahnbrechenden Tool, das darauf abzielt, die Dateninteraktionen zu revolutionieren.

Beginnen Sie mit einem CoHERE-Tutorial

Begleiten Sie uns auf einer faszinierenden Quest, um eine API zu entwickeln, die die Rasse eines Hundes anhand einer kurzen Beschreibung erkennt. Angetrieben von der **Cohere API** und visuellen Inhalten, die von **DALLE 2** generiert wurden, zeigt dieses Abenteuer das wahre Potenzial von KI bei der Erstellung einer Cohere-App auf.

Engagieren Sie sich in der Cohere-Community

Wollen Sie tiefer in die fesselnde Welt von Cohere AI eintauchen? Greifen Sie auf unseren Schatz an Cohere-Tutorials zu! Für alle, die gemeinsames Lernen sehnen, vereinen unsere bemerkenswerten AI Hackathons global begeisterte Menschen, um mit diesem und anderen Tutorials zu experimentieren. Nutzen Sie die Gelegenheit zu lernen, zusammenzuarbeiten und zu innovieren wie nie zuvor!

Lasst uns anfangen

Wir müssen mit der Erstellung eines Verzeichnisses für unser Projekt beginnen. Wir werden es dog-breed-recognition nennen und dann eine virtuelle Umgebung dafür erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie ein Cohere- und OpenAI-Konto erstellen und die API-Schlüssel für die Autorisierung herunterladen. Lassen Sie uns eine .env-Datei erstellen, um diese Schlüssel sicher zu platzieren:

Notwendige Bibliotheken installieren

Jetzt lassen Sie uns alle notwendigen Bibliotheken installieren, um unsere Anwendung zu erstellen:

pip install fastapi cohere openai

Erstellen einer app.py-Datei

Als nächstes können wir eine app.py-Datei erstellen und mit dem Schreiben unseres Codes beginnen. Zuerst müssen wir alle notwendigen Bibliotheken importieren und Umgebungsvariablen laden:

import os
from fastapi import FastAPI
import cohere
import openai

# Umgebungsvariablen laden
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

Autorisierung

Jetzt müssen wir eine FastAPI-App erstellen und die Cohere- und OpenAI-Clients autorisieren:

app = FastAPI()
cohere_client = cohere.Client(os.getenv('COHERE_API_KEY'))
openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

Definition des Vorhersage-Prompts

Lassen Sie uns einen Prompt für Cohere's LLM (Large Language Model) definieren. Es wird verwendet, um eine Vorhersage der Rasse eines Hundes zu generieren. Bereiten Sie eine Struktur für unsere Beschreibung vor, die wir an das Modell übergeben:

prompt = "Basierend auf der folgenden Beschreibung, sagen Sie die Rasse des Hundes voraus:"
# Beispiele für Hunderassen und deren Beschreibungen würden hier definiert werden

Einrichten eines Endpunkts

Jetzt können wir einen Endpunkt für unsere Vorhersage definieren. Wir werden Cohere's LLM verwenden, um eine Vorhersage zu generieren und das Ergebnis zurückzugeben:

@app.post('/predict')
def predict(description: str):
    result = cohere_client.generate(prompt=prompt + description)
    return result.generations[0].text

Die App ausführen

Jetzt können wir unsere App mit dem Befehl ausführen:

uvicorn app:app --reload

Die App testen

Um unsere App zu testen, können wir eine Anfrage an den Endpunkt mit Postman senden. So sollte die Anfrage-URL aussehen:

http://127.0.0.1:8000/predict

Meine Beschreibung sieht so aus:

"Ein freundlicher Hund mit lockigem Haar und einem verspielten Wesen." 

Die Ergebnisse überprüfen

Die Ergebnisse sprechen für sich! Es ist wirklich bemerkenswert, wie viel Einblick wir heute aus Text extrahieren können. Wir ermutigen Sie, Ihre eigenen Beschreibungen auszuprobieren und Ihre Ergebnisse in unserem lablab.ai Discord zu teilen!

Fazit

In diesem Cohere-Tutorial haben wir Ihnen gezeigt, wie man eine Cohere-App erstellt, insbesondere eine API zur Erkennung von Hunderassen. Die Reise endet hier nicht. Nehmen Sie an den AI Hackathons von lablab.ai teil, um Ihre neuen Fähigkeiten in einer Live-Umgebung unter Beweis zu stellen. Dies ist eine fantastische Gelegenheit, gemeinsam mit einer Gemeinschaft von Gleichgesinnten auf der ganzen Welt zu lernen, zu teilen und zu innovieren.

Denken Sie daran, Wissen ist Macht. Ihre Kenntnisse in dieser sich schnell entwickelnden Branche weiterzuentwickeln, könnte einen Karrierewechsel katalysieren. Warum also warten? Schließen Sie sich der KI-Revolution mit lablab.ai an und beginnen Sie noch heute mit der Arbeit mit der Cohere-API!