Cohere Tutorial: Erstellen Sie eine API zur Hunderassenanerkennung

Warum eine KI-App mit der Cohere API erstellen?

In dem heutigen gewaltigen Meer von Informationen kann es eine Herkulesaufgabe sein, ein Tier oder seine Rasse nur anhand einer Beschreibung zu erkennen. Nutzen Sie die Magie von Cohere KI, einem bahnbrechenden Werkzeug, das bereit ist, die Dateninteraktionen zu revolutionieren.

Beginnen Sie mit einem faszinierenden CoHERE-Tutorial

Begleiten Sie uns bei der Erstellung einer API, die die Rasse eines Hundes anhand einer kurzen Beschreibung erkennt. Angetrieben von der Cohere API und mit von DALLE 2 generierten Visualisierungen, zeigt dieses Projekt das wahre Potenzial von KI bei der Erstellung einer Cohere-App.

Entdecken Sie weitere Ressourcen

Neugierig, tiefer in die faszinierende Welt der Cohere KI einzutauchen? Unser Schatz an Cohere-Tutorials wartet auf Sie! Und für diejenigen, die gemeinsames Lernen suchen, vereinen unsere bemerkenswerten KI-Hackathons globale Enthusiasten, um mit diesem und anderen Tutorials zu experimentieren. Nutzen Sie die Gelegenheit zu lernen, zu kollaborieren und zu innovieren wie nie zuvor!

Lasst uns anfangen!

Wir müssen damit beginnen, ein Verzeichnis für unser Projekt zu erstellen. Wir werden es hundrassen-erkennung nennen und dann eine virtuelle Umgebung dafür erstellen.

Einrichtungsanleitungen

1. Erstellen Sie Cohere und OpenAI-Konten.
2. Laden Sie die API-Schlüssel zur Authentifizierung herunter.
3. Erstellen Sie eine .env-Datei und legen Sie die Schlüssel dort ab.

Notwendige Bibliotheken installieren

Jetzt lassen Sie uns alle notwendigen Bibliotheken installieren:

pip install fastapi cohere openai

app.py erstellen und mit dem Programmieren beginnen

Zuerst müssen wir alle notwendigen Bibliotheken importieren und Umgebungsvariablen laden:

import os
from fastapi import FastAPI
import cohere
import openai

# Umgebungsvariablen laden

Autorisierung

Als nächstes werden wir eine FastAPI-App erstellen und die Kunden von Cohere und OpenAI autorisieren:

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

Definieren Sie Ihr Prompt

Ich werde ein Prompt für Cohere's LLM definieren, um die Rasse eines Hundes vorherzusagen. Dies wird das Übergeben von Beispielen von Hunderassen zusammen mit deren Beschreibungen beinhalten:

prompt = "Gegeben einer Beschreibung, sagen Sie die Rasse des Hundes voraus. Beispiele:
- Ein kleiner, energiegeladener Hund mit lockigem Fell: Pudel
- Ein großer, loyaler Hund, der gerne apportiert: Labrador Retriever"

Vorhersage-Endpunkt erstellen

Jetzt können wir einen Endpunkt für unsere Vorhersage mithilfe von Cohere's LLM definieren:

@app.post("/predict")
async def predict(description: str):
    response = cohere_client.generate(prompt=prompt + f'\n{description}\n')
    return response.generations[0].text.strip()

Die App ausführen

Jetzt können wir unsere App mit dem Befehl ausführen:

uvicorn app:app --reload

Wir können unsere App testen, indem wir eine Anfrage an den Endpunkt senden. Ich werde dafür Postman verwenden, ein beliebtes Tool zum Testen von APIs.

Anfragedetails

So sollte unsere Anforderungs-URL aussehen:

POST http://localhost:8000/predict

Meine Beschreibung sieht so aus:

"Ein freundlicher Hund, bekannt für seine Liebe zum Apportieren."

Ergebnisse überprüfen!

Die Ergebnisse sprechen für sich! Es ist wirklich bemerkenswert, wie viel Einsicht wir heute aus Texten gewinnen 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 Sie eine Cohere-App, speziell eine API zur Hunderassen-Erkennung, erstellen können. Doch die Reise endet hier nicht. Sie können an den KI-Hackathons von lablab.ai teilnehmen, um Ihre neuen Fähigkeiten in einer Live-Umgebung auf die Probe zu stellen. Es ist eine großartige Gelegenheit, gemeinsam mit Gleichgesinnten aus der ganzen Welt zu lernen, zu teilen und zu innovieren.

Und denken Sie daran, Wissen ist Macht. Der Fortschritt Ihres Wissens in dieser schnell wachsenden Branche könnte der Katalysator für einen Karrierewechsel sein. Warum also warten? Schließen Sie sich der KI-Revolution mit lablab.ai an und beginnen Sie noch heute mit dem Bauen mit der Cohere API!