Creando Flujos de Trabajo en la Comunidad de Clarifai: Guía Paso a Paso

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

Introducción
La plataforma de la Comunidad Clarifai ofrece una variedad de funciones poderosas diseñadas para ayudarle a integrar modelos de IA en sus proyectos de manera fluida. Una de estas increíbles características es la capacidad de utilizar modelos como bloques de construcción, creando flujos de trabajo complejos con ellos. Este tutorial le 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 Clarifai.

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Paso 1: Configurando la Aplicación

1. Crear la Aplicación: La aplicación sirve como un contenedor para todos sus modelos y flujos de trabajo relacionados.
2. Proporciónale un nombre único.
3. Escribe una breve descripción.
4. Selecciona el idioma deseado.
5. Asigna un flujo de trabajo predeterminado.

Una vez que esto esté hecho, verá una interfaz de aplicación vacía. Este es su lienzo para construir los flujos de trabajo.

Paso 2: Diseñando el Flujo de Trabajo del Reconocedor Óptico de Caracteres

1. Navega a la sección de Flujos de Trabajo y haz clic en Crear Flujo de Trabajo.
2. Se le presentará una interfaz sin código, de arrastrar y soltar, para conectar modelos.
3. Busca un modelo de reconocedor óptico de caracteres. Esto permite que las computadoras extraigan texto de varios tipos de imágenes.
4. Siguiente, busca un modelo de texto a texto, que transforma una forma de texto en otra.
5. Conecta los modelos dibujando conexiones, definiendo el flujo de información de un modelo al siguiente.
6. Especifica el modelo para el reconocimiento óptico de caracteres. Para este ejemplo, utilizaremos el modelo paddle OCR.
7. Elige el modelo de texto a texto buscando el término "español". Opta por el modelo de traducción de inglés a español.
8. Una vez que todo esté conectado correctamente, guarda tu flujo de trabajo.
9. Puedes probar este flujo de trabajo con imágenes de muestra. 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 Sentimiento de ASR

1. Usando la misma aplicación, comienza la creación de un nuevo flujo de trabajo.
2. Renombra el nuevo flujo de trabajo como Sentimiento ASR, una abreviatura de Análisis de Sentimiento de Reconocimiento Automático de Voz.
3. Busca un modelo de audio a texto y realiza las conexiones necesarias.
4. Agrega y conecta un clasificador de texto al flujo de trabajo.
5. 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 última versión.
6. Para el clasificador de texto, busca "sentimiento". De la lista, selecciona el modelo de Análisis de Sentimiento Distilbert. Nuevamente, asegúrate de elegir la versión más reciente.
7. Después de configurar todo, guarda el flujo de trabajo.
8. Puedes verificar la eficiencia 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 Introducción al Tutorial de Clarifai.

Conclusión

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

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