Hugging FaceでのFlairの使用

Flairは、最先端のNLPのための非常にシンプルなフレームワークです。 ベルリン・フンボルト大学とその仲間たちによって開発されました。

HubでのFlairの探索

モデルページの左側でフィルタリングすることで、flairモデルを見つけることができます。

Hub上のすべてのモデルには、これらの便利な機能が備わっています:

1. 簡潔な説明付きの自動生成されたモデルカード。
2. ブラウザ上でモデルを直接操作できるインタラクティブなウィジェット。
3. 推論リクエストを行うことを可能にするInference Providersウィジェットです。

インストール

開始するには、Flairのインストールガイドに従うことができます。 また、pipを介した以下の1行のインストールも利用できます:

$ pip install -U flair

既存のモデルを使用する

すべてのflairモデルは、Hubから簡単に読み込むことができます:

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

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

読み込みが完了すると、predict()を使用して推論を実行できます:

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

# print sentence
print(sentence)

次のように出力されます:

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

特定のFlairモデルを読み込みたい場合は、モデルカード内のUse in Flairをクリックすると、動作するスニペットが表示されます!

追加のリソース

• Flair リポジトリ
• Flair ドキュメント
• Hub上の公式Flairモデル(主に@alanakbikと@stefan-itによって学習)