Tutoriel Cohere : Créer une API de reconnaissance de races de chiens

Pourquoi créer une application IA en utilisant l'API Cohere ?

Dans cette mer prodigieuse d'informations 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.

Embarquez pour un Fascinant Tutoriel CoHERE

Rejoignez-nous pour forger une API qui identifie la race d'un chien, alimentée par une brève description. Propulsé par l'API Cohere et avec des visuels générés par DALLE 2, cette initiative montre le véritable potentiel de l'IA dans la création d'une application Cohere.

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En quête d'approfondir vos connaissances dans le fascinant monde de Cohere AI ? Notre coffre aux trésors de tutoriels Cohere vous attend ! Et pour ceux en quête d'apprentissage collectif, nos remarquables AI Hackathons unissent 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 puis nous créerons un environnement virtuel pour celui-ci.

Instructions de Configuration

Créer des comptes Cohere et OpenAI.
Télécharger les clés API pour autorisation.
Créer un fichier .env et y placer les clés.

Installer les Bibliothèques Nécessaires

Maintenant, installons toutes les bibliothèques nécessaires :

pip install fastapi cohere openai

Créer app.py et Commencer à Coder

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

Autorisation

Ensuite, nous allons créer une application FastAPI et autoriser les clients Cohere et OpenAI :

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

Définir Votre Prompt

Je vais définir un prompt pour le LLM de Cohere afin de prédire la race d'un chien. Cela impliquera de passer des exemples de races de chiens ainsi que leurs descriptions :

prompt = "Étant donné une description, prédire la race du chien. Exemples :
- Un petit chien énergique avec un pelage bouclé : Caniche
- Un grand chien loyal qui adore rapporter : Labrador Retriever"

Créer l'Endpoint de Prédiction

Nous pouvons maintenant définir un endpoint pour notre prédiction en utilisant le LLM de Cohere :

@app.post("/predict")
async def predict(description: str):
    response = cohere_client.generate(prompt=prompt + f'\n{description}\n')
    return response.generations[0].text.strip()

Exécution de l'Application

Maintenant, nous pouvons exécuter notre application en utilisant la commande :

uvicorn app:app --reload

Nous pouvons tester notre application en envoyant une requête à l'endpoint. Je vais utiliser Postman pour cela, un outil populaire pour tester les API.

Détails de la Requête

C'est à quoi devrait ressembler l'URL de notre requête :

POST http://localhost:8000/predict

Ma description ressemble à :

"Un chien amical connu pour son amour de jouer au rapport."

Vérifiez les Résultats !

Les résultats parlent d'eux-mêmes ! Il est vraiment remarquable 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 créer une application Cohere, spécifiquement une API de reconnaissance de race de chien. Mais le voyage ne s'arrête pas ici. Vous pouvez rejoindre les AI hackathons de lablab.ai pour mettre vos nouvelles compétences à l'épreuve dans un cadre live. C'est une fantastique opportunité d'apprendre, de partager et d'innover aux côtés d'une communauté d'individus partageant les mêmes idées du monde entier.

Et rappelez-vous, la connaissance est un pouvoir. Progresser dans vos connaissances dans cette industrie en pleine expansion pourrait être le catalyseur d'un changement de carrière. Alors, pourquoi attendre ? Rejoignez la révolution IA avec lablab.ai et commencez à bâtir avec l'API Cohere aujourd'hui !