A Python library for the ClueAI API
Project description
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Python 软件包
该软件包提供了开发的功能,以简化在python3中与clueai API的接口。
安装
可以使用 pip
命令安装:
pip install --upgrade clueai
也可以通过源码:
python setup.py install
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文本生成图像可以直接使用绘画师
文本生成图像
python 🔐 |
import clueai
from PIL import Image
cl = clueai.Client("", check_api_key=False)
response = cl.text2image(
model_name='clueai-base',
prompt="秋日的晚霞",
style="毕加索",
out_file_path="test.png")
im = Image.open('test.png')
im.show()
|
示例输入
Input:
prompt: 秋日的晚霞
Model output:
Input:
prompt: 室内设计
Model output:
Input:
prompt: 婚礼鲜花
Model output:
Input:
prompt: 浩瀚星空
Model output:
Input:
prompt: 浩瀚星空
style: 梵高
Model output:
Input:
prompt: 远处有雪山的蓝色湖泊,蓝天白云,很多鸟
Model output:
引擎服务
首先通过上传数据文件(json)和指定需要匹配的文本字段,借助clueai构建独立引擎服务,然后通过传入query和corpus_key即可使用
上传文件 🔐 | 调用引擎 🔐 |
import clueai
cl = clueai.Client("", check_api_key=False)
response = cl.upload_corpus(
model_name='clueai-base',
file_path="examples/test.json",
field="title"
)
engine_key = response["engine_key"]
print("engine key: ", engine_key)
|
import clueai
cl = clueai.Client("", check_api_key=False)
response = cl.search(
model_name='clueai-base',
engine_key=engine_key,
query="法律案例"
)
print('prediction: {}'.format(response.matches))
|
文本分类
python 🔐 | curl 🔐⚡⚡ |
import clueai
from clueai.classify import Example
cl = clueai.Client("", check_api_key=False)
response = cl.classify(
model_name='clueai-base',
task_name='产品分类',
inputs=["强大图片处理器,展现自然美丽的你,,修复部分小错误,提升整体稳定性。", "求闲置买卖,精品购物,上畅易无忧闲置商城,安全可信,优质商品有保障"],
labels = ["美颜", "二手", "外卖", "办公", "求职"])
print('prediction: {}'.format(response.classifications))
|
curl --location --request POST 'https://www.modelfun.cn/modelfun/api/serving_api' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Model-name: clueai-base' \
--data '{
"task_type": "classify",
"task_name": "产品分类",
"input_data": ["强大图片处理器,展现自然美丽的你,,修复部分小错误,提升整体稳定性。", "求闲置买卖,精品购物,上畅易无忧闲置商城,安全可信,优质商品有保障"],
"labels": ["美颜", "二手", "外卖", "办公", "求职"]
}'
|
文本生成
python 🔐 | curl 🔐⚡⚡ |
import clueai
# initialize the Clueai Client with an API Key
cl = clueai.Client("", check_api_key=False)
prompt= '''
摘要:
本文总结了十个可穿戴产品的设计原则,而这些原则,同样也是笔者认为是这个行业最吸引人的地方:1.为人们解决重复性问题;2.从人开始,而不是从机器开始;3.要引起注意,但不要刻意;4.提升用户能力,而不是取代人
答案:
'''
# generate a prediction for a prompt
prediction = cl.generate(
model_name='clueai-base',
prompt=prompt)
# print the predicted text
print('prediction: {}'.format(prediction.generations[0].text))
|
curl --location --request POST 'https://www.modelfun.cn/modelfun/api/serving_api' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Model-name: clueai-base' \
--data '{
"task_type": "generate",
"task_name": "摘要",
"input_data": ["摘要:\n本文总结了十个可穿戴产品的设计原则,而这些原则,同样也是笔者认为是这个行业最吸引人的地方:1.为人们解决重复性问题;2.从人开始,而不是从机器开始;3.要引起注意,但不要刻意;4.提升用户能力,而不是取代人\n答案:"]
}'
|
示例输入
新闻分类(classify)
Input:
新闻分类:
今天(3日)稍早,中时新闻网、联合新闻网等台媒消息称,佩洛西3日上午抵台“立法院”,台湾新党一早8时就到台“立法院”外抗议,高喊:“佩洛西,滚蛋!”台媒报道称,新党主席吴成典表示,佩洛西来台一点道理都没有,“平常都说来者是客,但这次来的是祸!是来祸害台湾的。”他说,佩洛西给台湾带来祸害,“到底还要欢迎什么”。
选项:财经,法律,国际,军事
答案:
Model output::
国际
意图分类(classify)
Input:
意图分类:
帮我定一个周日上海浦东的房间
选项:闹钟,文学,酒店,艺术,体育,健康,天气,其他
答案:
Model output::
酒店
情感分析(classify)
Input:
情感分析:
这个看上去还可以,但其实我不喜欢
选项:积极,消极
答案:
Model output::
消极
推理(generate)
Input:
推理关系判断:
前提:小明今天在北京
假设:小明在深圳旅游
选项:矛盾,蕴含,中立
答案:
Model output::
矛盾
阅读理解(generate)
Input:
阅读理解:
段落:海外网8月2日电据美国《国会山报》8月1日报道,三名美国众议院议员日前致信美国政府问责局(GAO),要求审查联邦政府应对猴痘疫情的措施是否充分。
在信中,三名众议员称美国的公共卫生系统“严重受损”,联邦政府应对猴痘疫情行动迟缓,分发试剂和疫苗的工作出现延误,影响了遏制疫情传播的能力,而数百万剂的猴痘疫苗历经数月才获得批准,从一家丹麦工厂发往美国。
议员们还要求美国政府问责局审查美疾病控制和预防中心、食品和药物管理局、国土安全部,查明这些联邦机构是否为应对猴痘疫情做出了充分准备,是否借鉴了应对新冠疫情的经验教训。
美媒称,几个星期以来,美国国会议员频频就猴痘疫情应对措施向联邦政府施压,呼吁政府宣布进入公共卫生紧急状态。截至目前,美国疾病控制与预防中心已经确认了5000多例猴痘病例。考虑到仍有许多民众无法进行猴痘病毒检测,当前的病例数可能被低估。
问题:联邦政府应对疫情有什么问题?
答案:
Model output::
联邦政府应对猴痘疫情行动迟缓,分发试剂和疫苗的工作出现延误,影响了遏制疫情传播的能力
阅读理解-自由式(generate)
Input:
阅读以下对话并回答问题。
男:今天怎么这么晚才来上班啊?女:昨天工作到很晚,而且我还感冒了。男:那你回去休息吧,我帮你请假。女:谢谢你。
问题:女的怎么样?
选项:正在工作,感冒了,在打电话,要出差。
答案:
Model output::
感冒了
摘要(generate)
Input:
为下面的文章生成摘要:
北京时间9月5日12时52分,四川甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震。地震发生后,领导高度重视并作出重要指示,要求把抢救生命作为首要任务,全力救援受灾群众,最大限度减少人员伤亡
答案:
Model output::
四川甘孜州泸定县发生6.8级地震
翻译-中英(generate)
Input:
翻译成英文:
议长去了台湾,中国人民很愤怒。
答案:
Model output::
The Speaker went to Taiwan, and the Chinese people were angry.
翻译-英中(generate)
Input:
翻译成中文:
This is a dialogue robot that can talk to people.
答案:
Model output::
这是一个能与人对话的机器人。
信息抽取(generate)
Input:
信息抽取:
据新华社电广东省清远市清城区政府昨日对外发布信息称,日前被实名举报涉嫌勒索企业、说“分分钟可以搞垮一间厂”的清城区环保局局长陈柏,已被免去清城区区委委员
问题:机构名,人名,职位
答案:
Model output::
人名:陈柏 机构名:新华社,广东省清远市清城区政府,清城区环保局,清城区区委 职位:局长
更大模型更好效果
在用更大模型之前,你需要有个API key, 并且在创建clueai.Client
对象时需要指定这个API key. API key 可以通过这个平台获得,下面是有关分类和生成任务的一个基本的示例
文本分类
python 🔐 | curl 🔐⚡⚡ |
import clueai
from clueai.classify import Example
# initialize the Clueai Client with an API Key
cl = clueai.Client('YOUR_API_KEY')
response = cl.classify(
model_name='clueai-large',
task_name='情感分析',
task_name='产品分类',
inputs=["强大图片处理器,展现自然美丽的你,,修复部分小错误,提升整体稳定性。", "求闲置买卖,精品购物,上畅易无忧闲置商城,安全可信,优质商品有保障"],
labels = ["美颜", "二手", "外卖", "办公", "求职"])
print('prediction: {}'.format(response.classifications))
|
curl --location --request POST 'https://www.modelfun.cn/modelfun/api/serving_api' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Model-name: clueai-large' \
--header 'Api-Key: BEARER {api_key}' \
--data '{
"task_type": "classify",
"task_name": "产品分类",
"input_data": ["强大图片处理器,展现自然美丽的你,,修复部分小错误,提升整体稳定性。", "求闲置买卖,精品购物,上畅易无忧闲置商城,安全可信,优质商品有保障"],
"labels": ["美颜", "二手", "外卖", "办公", "求职"]
}'
|
文本生成
python 🔐 | curl 🔐⚡⚡ |
import clueai
# initialize the Clueai Client with an API Key
cl = clueai.Client('YOUR_API_KEY')
prompt= '''
摘要:
本文总结了十个可穿戴产品的设计原则,而这些原则,同样也是笔者认为是这个行业最吸引人的地方:1.为人们解决重复性问题;2.从人开始,而不是从机器开始;3.要引起注意,但不要刻意;4.提升用户能力,而不是取代人
答案:
'''
# generate a prediction for a prompt
prediction = cl.generate(
model_name='clueai-large',
prompt=prompt)
# print the predicted text
print('prediction: {}'.format(prediction.generations[0].text))
|
curl --location --request POST 'https://www.modelfun.cn/modelfun/api/serving_api' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Model-name: clueai-large' \
--header 'Api-Key: BEARER {api_key}' \
--data '{
"task_type": "generate",
"task_name": "摘要",
"input_data": ["摘要:\n本文总结了十个可穿戴产品的设计原则,而这些原则,同样也是笔者认为是这个行业最吸引人的地方:1.为人们解决重复性问题;2.从人开始,而不是从机器开始;3.要引起注意,但不要刻意;4.提升用户能力,而不是取代人\n答案:"]
}'
|
模型介绍
当您调用clueai的API时,我们为您的用例指定默认模型。 默认模型非常适合您开始使用,但是在生产环境中,我们建议您通过model_name
参数自己指定特定模型。
返回结果
对于不同的任务返回相对应的clueai对象(例如,对于分类,将是“Classification”)。
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clueai-0.0.1.0.tar.gz
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