Arbeitsabläufe in der Clarifai-Community erstellen: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Workflows in der Clarifai Community erstellen: Ein umfassendes Tutorial

Einführung
Die Clarifai Community-Plattform bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen, die Ihnen helfen, KI-Modelle nahtlos in Ihre Projekte zu integrieren. Eine dieser unglaublichen Funktionen ist die Möglichkeit, Modelle als Bausteine zu verwenden, um komplexe Workflows 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 Medientypen, 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.

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Schritt 1: Die Anwendung einrichten

1. Die Anwendung erstellen: Die Anwendung dient als Container für alle Ihre verwandten Modelle und Workflows.
2. Geben Sie ihr einen einzigartigen Namen.
3. Schreiben Sie eine kurze Beschreibung.
4. Wählen Sie die gewünschte Sprache aus.
5. Weisen Sie einen Standard-Workflow zu.

Sobald dies erledigt ist, sehen Sie eine leere App-Oberfläche. Dies ist Ihre Leinwand zum Erstellen der Workflows.

Schritt 2: Workflow für die optische Zeichenerkennung entwerfen

1. Gehen Sie zum Abschnitt Workflows und klicken Sie auf Workflow erstellen.
2. Sie erhalten eine No-Code-Drag-and-Drop-Oberfläche zum Verbinden von Modellen.
3. Suchen Sie nach einem Modell für die optische Zeichenerkennung. Dies ermöglicht es Computern, Text aus verschiedenen Bildtypen zu extrahieren.
4. Suchen Sie als nächstes nach einem Text-zu-Text-Modell, das eine Form von Text in eine andere umwandelt.
5. Verbinden Sie die Modelle, indem Sie Verbindungen zeichnen und den Fluss von Informationen vom einen Modell zum nächsten definieren.
6. Geben Sie das Modell für die optische Zeichenerkennung an. Für dieses Beispiel verwenden wir das Paddle OCR-Modell.
7. Wählen Sie das Text-zu-Text-Modell, indem Sie nach dem Begriff "Spanisch" suchen. Wählen Sie das Modell zur Übersetzung von Englisch nach Spanisch.
8. Sobald alles korrekt verbunden ist, speichern Sie Ihren Workflow.
9. Sie können diesen Workflow mit Beispielbildern testen. Die Ergebnisse sollten die Fähigkeit des Modells demonstrieren, Text aus Bildern effektiv zu lesen und zu übersetzen.

Schritt 3: Workflow zur Analyse der ASR-Stimmung erstellen

1. Verwenden Sie dieselbe App, um einen neuen Workflow zu erstellen.
2. Benennen Sie den neuen Workflow in ASR-Stimmung um, eine Abkürzung für die Analyse der Stimmung bei automatischer Spracherkennung.
3. Suchen Sie nach einem Audio-zu-Text-Modell und stellen Sie die notwendigen Verbindungen her.
4. Fügen Sie einen Textklassifikator zum Workflow hinzu und verbinden Sie ihn.
5. Wählen Sie das erste Modell in der Sequenz aus und suchen Sie nach einem Modell für Audio-zu-Text in Englisch. Wählen Sie das Wave zu Vec-Modell aus und stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version auswählen.
6. Für den Textklassifikator suchen Sie nach "Stimmung". Wählen Sie aus der Liste das Sentiment-Analyse Distilbert-Modell aus. Stellen Sie erneut sicher, dass Sie die aktuellste Version auswählen.
7. Nachdem Sie alles eingerichtet haben, speichern Sie den Workflow.
8. Sie können die Effizienz dieses Workflows mit vorab aufgenommenen Audio-Samples überprüfen. Die Ergebnisse werden die Fähigkeit des Workflows demonstrieren, Sprache in Text zu konvertieren und dann dessen Stimmung zu analysieren.

Verbessern Sie Ihre Erfahrung mit diesem Tutorial, indem Sie zuerst die Grundlagen in unserem Einführung in das Clarifai-Tutorial auffrischen.

Fazit

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

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