Hugging Face에서 Flair 사용하기
Hugging Face에서 Flair 사용하기
Flair은 최신(state-of-the-art) NLP를 위한 매우 간단한 프레임워크예요. 베를린 훔볼트 대학교와 동료들이 개발했어요.
출처: 문서
본문
허브에서 Flair 탐색하기
모델 페이지 왼쪽의 필터를 사용하면 flair 모델을 찾을 수 있어요.
허브의 모든 모델에는 다음과 같은 유용한 기능이 함께 제공됩니다:
- 간단한 설명이 있는 자동 생성 모델 카드
- 브라우저에서 직접 모델을 시험해 볼 수 있는 인터랙티브 위젯
- 추론 요청을 보낼 수 있는 Inference Providers 위젯
설치
시작하려면 Flair 설치 가이드를 따를 수 있어요. pip를 통한 한 줄 설치도 사용할 수 있어요:
$ pip install -U flair
기존 모델 사용하기
모든 flair 모델은 허브에서 쉽게 로드할 수 있어요:
from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger
# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-multi")
로드한 뒤에는 predict()를 사용해 추론을 수행할 수 있어요:
sentence = Sentence("George Washington ging nach Washington.")
tagger.predict(sentence)
# print sentence
print(sentence)
출력은 다음과 같아요:
Sentence[6]: "George Washington ging nach Washington." → ["George Washington"/PER, "Washington"/LOC]
특정 Flair 모델을 로드하고 싶다면 모델 카드에서 Use in Flair를 클릭하면 동작하는 스니펫을 얻을 수 있어요!
추가 자료
- Flair 저장소
- Flair 문서
- 허브의 공식 Flair 모델(주로 @alanakbik과 @stefan-it이 학습)