Creando flujos de trabajo en la comunidad de Clarifai: una guía completa

Creando Flujos de Trabajo en la Comunidad de Clarifai: Un Tutorial Completo

La plataforma de la Comunidad de Clarifai ofrece una serie de potentes características diseñadas para ayudarte a integrar sin problemas modelos de IA en tus proyectos. Una de estas increíbles características es la capacidad de usar modelos como bloques de construcción, creando flujos de trabajo complejos con ellos. Este tutorial te guiará a través del proceso de combinar dos modelos para diseñar un sistema multimodal.

¿Qué es un sistema multimodal?

Un sistema multimodal combina diferentes tipos de medios, como imágenes y texto, ofreciendo aplicaciones y soluciones versátiles. Al final de esta guía, serás competente en la creación de estos flujos de trabajo en la plataforma de la Comunidad de Clarifai.

Paso 1: Configurando la Aplicación

• Crea la Aplicación: La aplicación sirve como un contenedor para todos tus modelos y flujos de trabajo relacionados.
• Proporciónale un nombre único.
• Escribe una breve descripción.
• Selecciona el idioma deseado.
• Asigna un flujo de trabajo predeterminado.

Una vez hecho esto, verás una interfaz de aplicación vacía. Este es tu lienzo para construir los flujos de trabajo.

Paso 2: Diseñando el Flujo de Trabajo de Reconocimiento Óptico de Caracteres

Navega a la sección de Flujos de Trabajo y haz clic en Crear Flujo de Trabajo. Se te presentará una interfaz de arrastrar y soltar sin código para conectar modelos.

Busca un modelo de reconocimiento óptico de caracteres. Esto permite a las computadoras extraer texto de varios tipos de imágenes.

A continuación, busca un modelo de texto a texto, que transforma una forma de texto en otra. Conecta los modelos dibujando conexiones, definiendo el flujo de información de un modelo al siguiente.

• Especifica el modelo para reconocimiento óptico de caracteres. Para este ejemplo, utilizaremos el modelo Paddle OCR.
• Elige el modelo de texto a texto buscando el término "español". Opta por el modelo de traducción de inglés a español.

Una vez que todo esté conectado correctamente, guarda tu flujo de trabajo. Puedes probar este flujo de trabajo con imágenes de ejemplo. Los resultados deberían mostrar la capacidad del modelo para leer y traducir texto de imágenes de manera efectiva.

Paso 3: Creando el Flujo de Trabajo de Análisis de Sentimiento ASR

Usando la misma aplicación, comienza la creación de un nuevo flujo de trabajo. Renombra el nuevo flujo de trabajo a ASR Sentiment, una abreviatura de Análisis de Sentimiento de Reconocimiento Automático de Voz.

Busca un modelo de audio a texto y haz las conexiones necesarias. Agrega y conecta un clasificador de texto al flujo de trabajo.

• Selecciona el primer modelo en la secuencia y busca un modelo de audio a texto en inglés. Elige el modelo Wave-to-Vec, asegurándote de optar por la versión más reciente.
• Para el clasificador de texto, busca "sentimiento". De la lista, selecciona el modelo Análisis de Sentimiento Distilbert. Nuevamente, asegúrate de elegir la versión más reciente.

Después de configurar todo, guarda el flujo de trabajo. Puedes verificar la eficacia de este flujo de trabajo con muestras de audio pregrabadas. Los resultados demostrarán la capacidad del flujo de trabajo para convertir voz en texto y luego analizar su sentimiento.

Mejora tu experiencia con este tutorial repasando primero los conceptos básicos en nuestro Tutorial de Introducción a Clarifai.

Conclusión

Con la plataforma de Clarifai, puedes diseñar sin esfuerzo flujos de trabajo multimodales intrincados en solo unos minutos. Ya sea que estés buscando traducir imágenes con texto a otro idioma o analizar el sentimiento del discurso, las posibilidades son infinitas.

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