在 Hugging Face 上使用 Flair

Flair 是一个用于先进自然语言处理的极简框架。 由 柏林洪堡大学 及其合作伙伴开发。

在 Hub 中探索 Flair

您可以在模型页面左侧进行筛选，以查找flair模型。

Hub 上的所有模型都具备以下实用功能：

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，可直接在浏览器中操作该模型。
3. 一个推理提供商小部件，允许您发起推理请求。

安装

要开始使用，您可以遵循Flair 安装指南。 您也可以通过 pip 使用以下单行命令进行安装：

$ 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")

加载完成后，您可以使用 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]

如果您想加载特定的 Flair 模型，可以单击模型卡片中的 Use in Flair，即可获得可用的代码片段！

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)