Tutoriel Cohere : Créez une API de reconnaissance de races canines

Pourquoi construire une application AI utilisant l'API Cohere ?

Dans la prodigieuse mer d'information d'aujourd'hui, discerner un animal ou sa race à partir d'une simple description peut être une tâche herculéenne. Embrassez la magie de Cohere AI—un outil révolutionnaire prêt à transformer les interactions avec les données.

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Rejoignez-nous dans une quête fascinante pour créer une API qui identifie la race d'un chien, alimentée par une brève description. Propulsé par **Cohere API** et des visuels générés par **DALLE 2**, ce projet met en avant le véritable potentiel de l'IA dans la création d'une application Cohere.

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Enthousiasmé à l'idée de plonger plus profondément dans le monde captivant de Cohere AI ? Accédez à notre coffre au trésor de tutoriels Cohere ! Pour ceux qui aspirent à un apprentissage communautaire, nos remarquables AI Hackathons rassemblent des passionnés du monde entier pour expérimenter avec ce tutoriel et d'autres. Saisissez l'opportunité d'apprendre, de collaborer et d'innover comme jamais auparavant !

Commençons

Nous devons commencer par créer un répertoire pour notre projet. Nous l'appellerons dog-breed-recognition et ensuite créerons un environnement virtuel pour cela. Assurez-vous de créer un compte Cohere et OpenAI, et téléchargez les clés API pour l'autorisation. Créons un fichier .env pour placer ces clés en toute sécurité :

Installer les bibliothèques nécessaires

Maintenant, installons toutes les bibliothèques nécessaires pour construire notre application :

pip install fastapi cohere openai

Création d'un fichier app.py

Ensuite, nous pouvons créer un fichier app.py et commencer à écrire notre code. Tout d'abord, nous devons importer toutes les bibliothèques nécessaires et charger les variables d'environnement :

import os
from fastapi import FastAPI
import cohere
import openai

# Charger les variables d'environnement
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

Autorisation

Maintenant, nous devons créer une application FastAPI et autoriser les clients Cohere et OpenAI :

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

Définir le prompt de prédiction

Définissons un prompt pour le LLM (modèle de langage large) de Cohere. Il sera utilisé pour générer une prédiction de la race d'un chien. Préparez une structure pour notre description, que nous passerons au modèle :

prompt = "En fonction de la description suivante, prédisez la race du chien :"
# exemples de races de chiens et leurs descriptions seraient définies ici

Configuration d'un endpoint

Maintenant, nous pouvons définir un endpoint pour notre prédiction. Nous allons utiliser le LLM de Cohere pour générer une prédiction et retourner le résultat :

@app.post('/predict')
def predict(description: str):
    result = cohere_client.generate(prompt=prompt + description)
    return result.generations[0].text

Exécution de l'application

Nous pouvons maintenant exécuter notre application en utilisant la commande :

uvicorn app:app --reload

Tester l'application

Pour tester notre application, nous pouvons envoyer une requête à l'endpoint en utilisant Postman. Voici à quoi devrait ressembler l'URL de la requête :

http://127.0.0.1:8000/predict

Ma description ressemble à :

"Un chien amical avec des cheveux bouclés et un comportement enjoué." 

Vérifier les résultats

Les résultats parlent d'eux-mêmes ! Il est vraiment remarquable de voir combien d'informations nous pouvons extraire du texte aujourd'hui. Nous vous encourageons à essayer vos propres descriptions et à partager vos résultats sur notre Discord lablab.ai !

Conclusion

Dans ce tutoriel Cohere, nous vous avons montré comment construire une application Cohere, spécifiquement une API de reconnaissance de race de chien. Le voyage ne s'arrête pas ici. Rejoignez les AI hackathons de lablab.ai pour tester vos nouvelles compétences dans un cadre en direct. C'est une occasion fantastique d'apprendre, de partager et d'innover aux côtés d'une communauté d'individus partageant les mêmes idées à travers le monde.

Rappelez-vous, la connaissance est pouvoir. Faire progresser votre expertise dans cette industrie en pleine évolution pourrait catalyser un changement de carrière. Alors pourquoi attendre ? Rejoignez la révolution AI avec lablab.ai et commencez à construire avec l'API Cohere aujourd'hui !