在 Hugging Face 使用 Flair

Flair 是一个用于最先进 NLP 的非常简单的框架。 由柏林洪堡大学和朋友们开发。

在 Hub 上探索 Flair

你可以通过在模型页面左侧筛选来找到 flair 模型。

Hub 上的所有模型都配备了这些有用的功能：

1. 自动生成的模型卡片，包含简要描述。
2. 一个交互式小部件，你可以直接在浏览器中使用模型。
3. 允许你进行推理请求的推理 API。

安装

要开始使用，你可以遵循 Flair 安装指南。 你也可以通过 pip 使用以下一行安装：

$ pip install -U flair

使用现有模型

所有 flair 模型都可以轻松地从 Hub 加载：

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

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

加载后，你可以使用 predict() 执行推理：

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

# print sentence
print(sentence)

它输出以下内容：

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

如果你想加载特定的 Flair 模型，可以在模型卡片中点击 Use in Flair，你将获得一个可用的代码片段！

其他资源

• Flair 仓库
• Flair 文档
• Hub 上的官方 Flair 模型（主要由 @alanakbik 和 @stefan-it 训练）