Transformers.rb 使用教程

Transformers.rb 使用教程

transformers-ruby State-of-the-art transformers for Ruby 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformers-ruby

1. 项目介绍

Transformers.rb 是一个开源项目，旨在为 Ruby 提供最新状态的转换器模型。这个库基于 Python 的 Transformers 库，包含了多种预训练的语言模型，可以用于文本分类、命名实体识别、情感分析、问答等自然语言处理任务。

2. 项目快速启动

在开始使用 Transformers.rb 之前，请确保您的系统中已经安装了 Ruby。以下是快速启动的步骤：

首先，您需要在项目中添加 Transformers.rb 作为依赖项。在您的 Gemfile 中添加以下代码：

gem 'transformers-rb'

然后执行以下命令来安装依赖项：

bundle install

安装完成后，您可以使用以下代码来创建一个简单的文本嵌入：

require 'transformers'

# 创建一个嵌入管道
embed = Transformers.pipeline("embedding", "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

# 对句子进行嵌入
sentences = ["这是一个示例句子", "每个句子都会被转换"]
embeddings = embed.call(sentences)

puts embeddings

3. 应用案例和最佳实践

以下是几个应用案例和最佳实践，帮助您更好地使用 Transformers.rb。

文本分类

# 创建一个文本分类器
classifier = Transformers.pipeline("sentiment-analysis")

# 对文本进行分类
result = classifier.call("我们很高兴向您展示 🤗 Transformers 库。")
puts result

命名实体识别

# 创建一个命名实体识别器
ner = Transformers.pipeline("ner")

# 对文本进行命名实体识别
result = ner.call("Ruby 是 Matz 创建的编程语言。")
puts result

问答

# 创建一个问答模型
qa = Transformers.pipeline("question-answering")

# 使用模型进行问答
result = qa.call(question: "Ruby 是谁发明的？", context: "Ruby 是 Matz 创建的编程语言。")
puts result

4. 典型生态项目

Transformers.rb 的生态中包含了一些典型的项目，例如：

• Informers：用于快速推理的库。
• Torch.rb：一个 Ruby 的深度学习框架，与 Transformers.rb 配合使用。

这些项目可以与 Transformers.rb 结合，为您提供更全面的自然语言处理解决方案。

transformers-ruby State-of-the-art transformers for Ruby 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformers-ruby