Créer des flux de travail dans la communauté Clarifai : Un guide complet

Créer des flux de travail dans la communauté Clarifai : Un tutoriel complet

La plateforme de la communauté Clarifai propose une gamme de fonctionnalités puissantes conçues pour vous aider à intégrer sans effort des modèles d'IA dans vos projets. L'une de ces incroyables fonctionnalités est la possibilité d'utiliser des modèles comme blocs de construction, créant ainsi des flux de travail complexes avec eux. Ce tutoriel vous guidera à travers le processus de combinaison de deux modèles pour concevoir un système multimodal.

Qu'est-ce qu'un système multimodal ?

Un système multimodal combine différents types de médias, tels que des images et du texte, offrant des applications et des solutions polyvalentes. À la fin de ce guide, vous serez compétent dans la création de ces flux de travail sur la plateforme communautaire Clarifai.

Étape 1 : Configurer l'application

• Créer l'application : L'application sert de conteneur pour tous vos modèles et flux de travail connexes.
• Donnez-lui un nom unique.
• Rédigez une courte description.
• Sélectionnez la langue souhaitée.
• Assignez un flux de travail par défaut.

Une fois cela fait, vous verrez une interface d'application vide. C'est votre toile pour construire les flux de travail.

Étape 2 : Concevoir le flux de travail de reconnaissance optique de caractères

Accédez à la section Flux de travail et cliquez sur Créer un flux de travail. Vous serez présenté avec une interface sans code, glisser-déposer pour connecter des modèles.

Cherchez un modèle de reconnaissance optique de caractères. Cela permet aux ordinateurs d'extraire du texte à partir de divers types d'images.

Ensuite, cherchez un modèle de texte à texte, qui transforme une forme de texte en une autre. Connectez les modèles en traçant des connexions, définissant le flux d'informations d'un modèle à l'autre.

• Spécifiez le modèle pour la reconnaissance optique de caractères. Pour cet exemple, nous utiliserons le modèle Paddle OCR.
• Choisissez le modèle de texte à texte en cherchant le terme "Espagnol". Optez pour le modèle de traduction de l'anglais vers l'espagnol.

Une fois que tout est correctement connecté, enregistrez votre flux de travail. Vous pouvez tester ce flux de travail avec des images d'exemple. Les résultats devraient montrer la capacité du modèle à lire et à traduire efficacement le texte à partir des images.

Étape 3 : Élaborer le flux de travail d'analyse des sentiments ASR

En utilisant la même application, commencez la création d'un nouveau flux de travail. Renommez le nouveau flux de travail en ASR Sentiment, une abréviation pour l'analyse des sentiments de la reconnaissance automatique de la parole.

Cherchez un modèle audio-texte et faites les connexions nécessaires. Ajoutez et connectez un classificateur de texte au flux de travail.

• Sélectionnez le premier modèle de la séquence et cherchez un modèle audio-texte en anglais. Choisissez le modèle Wave-to-Vec, en vous assurant d'opter pour la version la plus récente.
• Pour le classificateur de texte, cherchez le terme "sentiment". Dans la liste, sélectionnez le modèle Sentiment Analysis Distilbert. Encore une fois, assurez-vous de choisir la version la plus récente.

Après avoir tout configuré, enregistrez le flux de travail. Vous pouvez vérifier l'efficacité de ce flux de travail avec des échantillons audio préenregistrés. Les résultats démontreront la capacité du flux de travail à convertir la parole en texte, puis à analyser son sentiment.

Améliorez votre expérience avec ce tutoriel en consultant d'abord les éléments essentiels dans notre Introduction au tutoriel Clarifai.

Conclusion

Avec la plateforme Clarifai, vous pouvez concevoir sans effort des flux de travail multimodaux complexes en quelques minutes seulement. Que vous souhaitiez traduire des images contenant du texte dans une autre langue ou analyser le sentiment de la parole, les possibilités sont infinies.

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