AI models

Workflows in Clarifai Community erstellen: Ein umfassender Leitfaden

A screenshot of the Clarifai workflow interface demonstrating model connections.

Workflows in der Clarifai Community erstellen: Ein umfassendes Tutorial

Die Plattform der Clarifai Community bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen, die Ihnen helfen, KI-Modelle nahtlos in Ihre Projekte zu integrieren. Eine solch unglaubliche Funktion ist die Möglichkeit, Modelle als Bausteine zu verwenden und komplexe Workflows mit ihnen zu erstellen. Dieses Tutorial führt Sie durch den Prozess, zwei Modelle zu kombinieren, um ein multimodales System zu entwerfen.

Was ist ein multimodales System?

Ein multimodales System kombiniert verschiedene Arten von Medien, wie Bilder und Text, und bietet vielseitige Anwendungen und Lösungen. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie in der Lage sein, diese Workflows auf der Clarifai Community Plattform zu erstellen.

Schritt 1: Die Anwendung einrichten

  • Erstellen Sie die Anwendung: Die Anwendung dient als Container für all Ihre zugehörigen Modelle und Workflows.
  • Geben Sie ihr einen eindeutigen Namen.
  • Schreiben Sie eine kurze Beschreibung.
  • Wählen Sie die gewünschte Sprache aus.
  • Weisen Sie einen Standard-Workflow zu.

Sobald dies abgeschlossen ist, sehen Sie eine leere App-Oberfläche. Dies ist Ihre Leinwand für den Aufbau der Workflows.

Schritt 2: Den Workflow für die optische Zeichenerkennung entwerfen

Gehen Sie zum Abschnitt Workflows und klicken Sie auf Workflow erstellen. Ihnen wird eine No-Code-Drop-and-Drag-Oberfläche angezeigt, um Modelle zu verbinden.

Durchsuchen Sie nach einem Modell für die optische Zeichenerkennung. Dies ermöglicht es Computern, Text aus verschiedenen Bildtypen zu extrahieren.

Suchen Sie als Nächstes nach einem Text-zu-Text-Modell, das eine Form von Text in eine andere umwandelt. Verbinden Sie die Modelle, indem Sie Verbindungen zeichnen und den Fluss von Informationen von einem Modell zum nächsten definieren.

  • Geben Sie das Modell für die optische Zeichenerkennung an. Für dieses Beispiel verwenden wir das Paddle OCR Modell.
  • Wählen Sie das Text-zu-Text-Modell aus, indem Sie nach dem Begriff "Spanisch" suchen. Wählen Sie das Übersetzungsmodell von Englisch nach Spanisch.

Sobald alles korrekt verbunden ist, speichern Sie Ihren Workflow. Sie können diesen Workflow mit Beispielbildern testen. Die Ergebnisse sollten die Fähigkeit des Modells zeigen, Text aus Bildern effektiv zu lesen und zu übersetzen.

Schritt 3: Den ASR Sentiment Workflow erstellen

Verwenden Sie die gleiche App, um die Erstellung eines neuen Workflows zu beginnen. Benennen Sie den neuen Workflow in ASR Sentiment um, eine Abkürzung für die Analyse von Stimmungen bei automatischer Spracherkennung.

Suche nach einem Audio-zu-Text-Modell und stelle die nötigen Verbindungen her. Fügen Sie einen Textklassifizierer hinzu und verbinden Sie ihn mit dem Workflow.

  • Wählen Sie das erste Modell in der Reihenfolge aus und suchen Sie nach einem Englisch-Audio-zu-Text-Modell. Wählen Sie das Wave-to-Vec Modell aus und stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version wählen.
  • Für den Textklassifizierer suchen Sie nach "Stimmung". Wählen Sie aus der Liste das Modell Sentiment Analysis Distilbert aus. Achten Sie darauf, die aktuellste Version auszuwählen.

Nachdem Sie alles eingerichtet haben, speichern Sie den Workflow. Sie können die Effizienz dieses Workflows mit vorab aufgenommenen Audioproben überprüfen. Die Ergebnisse zeigen die Fähigkeit des Workflows, Sprache in Text umzuwandeln und dann dessen Stimmung zu analysieren.

Verbessern Sie Ihr Erlebnis mit diesem Tutorial, indem Sie sich zunächst mit den Grundlagen in unserem Einführung in das Clarifai Tutorial vertraut machen.

Fazit

Mit der Clarifai-Plattform können Sie mühelos komplexe multimodale Workflows in nur wenigen Minuten entwerfen. Ob Sie nun Bilder mit Text in eine andere Sprache übersetzen oder die Stimmung von Sprache analysieren möchten, die Möglichkeiten sind endlos.

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