Jest to aplikacja dla systemu Linux o nazwie spacy-transformers, której najnowszą wersję można pobrać jako v1.3.2sourcecode.zip. Można go uruchomić online w bezpłatnym dostawcy hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie spacy-transformers z OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
kosmiczne-transformatory
OPIS
spaCy obsługuje wiele przepływów pracy związanych z transferem i nauką wielozadaniową, które często mogą pomóc poprawić wydajność lub dokładność potoku. Transfer learning odnosi się do technik, takich jak tabele wektorów słów i wstępne szkolenie modelu językowego. Tych technik można użyć do zaimportowania wiedzy z surowego tekstu do potoku, dzięki czemu modele będą mogły lepiej uogólniać na podstawie przykładów z adnotacjami. Możesz konwertować wektory słów z popularnych narzędzi, takich jak FastText i Gensim, lub możesz załadować dowolny wstępnie wyszkolony model transformatora, jeśli zainstalujesz spacy-transformers. Możesz także przeprowadzić wstępne szkolenie własnego modelu języka za pomocą polecenia spacy pre train. Możesz nawet udostępnić swój transformator lub inny kontekstowy model osadzania w wielu komponentach, co może kilkakrotnie zwiększyć wydajność długich potoków. Aby skorzystać z uczenia transferowego, będziesz potrzebować co najmniej kilku przykładów z adnotacjami dla tego, co próbujesz przewidzieć.
Korzyści
- Udostępnione warstwy osadzania
- Możesz współdzielić pojedynczy transformator lub inny model tok2vec między wieloma komponentami, dodając Transformer
- Użyj modeli transformatorów
- Modele transformatorów mogą być używane jako zamienniki typu drop-in
- Możesz także dostosować sposób, w jaki komponent Transformer ustawia adnotacje
- Zalecanym przepływem pracy podczas szkolenia jest użycie systemu konfiguracyjnego spaCy
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/spacy-transformers.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.
