Uso de Flair en Hugging Face

Flair es un marco muy simple para NLP de última generación. Desarrollado por la Universidad Humboldt de Berlín y colaboradores.

Explorando Flair en el Hub

Puedes encontrar modelos de flair filtrando a la izquierda de la página de modelos.

Todos los modelos del Hub incluyen estas funciones útiles:

1. Una tarjeta de modelo generada automáticamente con una breve descripción.
2. Un widget interactivo que puedes usar para experimentar con el modelo directamente en el navegador.
3. Un widget de Inference Providers que te permite realizar solicitudes de inferencia.

Instalación

Para comenzar, puedes seguir la guía de instalación de Flair. También puedes usar la siguiente instalación de una línea a través de pip:

$ pip install -U flair

Uso de modelos existentes

Todos los modelos de flair se pueden cargar fácilmente desde el Hub:

from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger

# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-multi")

Una vez cargado, puedes usar predict() para realizar inferencia:

sentence = Sentence("George Washington ging nach Washington.")
tagger.predict(sentence)

# print sentence
print(sentence)

Imprime lo siguiente:

Sentence[6]: "George Washington ging nach Washington." → ["George Washington"/PER, "Washington"/LOC]

Si deseas cargar un modelo específico de Flair, puedes hacer clic en Use in Flair en la tarjeta del modelo y ¡se te proporcionará un fragmento de código funcional!

Recursos adicionales

• Repositorio de Flair repository
• Flair docs
• Modelos oficiales de Flair models en el Hub (entrenados principalmente por @alanakbik y @stefan-it)