Nexa : une petite solution d'IA multimodale qui fonctionne localement

Introduction générale

Nexa AI est une plateforme axée sur des solutions d'IA multimodales qui fonctionnent localement. Elle offre une large gamme de modèles d'IA, y compris le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, la reconnaissance et la génération de la parole (ASR et TTS), qui peuvent tous être exécutés localement sur des appareils sans dépendre de services en nuage. La bibliothèque de modèles de Nexa AI contient plus de 700 modèles quantitatifs d'IA, permettant aux utilisateurs de sélectionner et de déployer le bon modèle pour leurs besoins. La plateforme supporte également plusieurs langages de programmation et frameworks pour faciliter l'intégration et le développement par les développeurs.

Liste des fonctions

• Modèles d'IA multimodaleLe système de gestion de l'information de la Commission européenne (CEI) : Il prend en charge un large éventail de modèles d'intelligence artificielle tels que le NLP, la vision par ordinateur, la reconnaissance et la génération de la parole.
• opération localeTous les modèles peuvent être exécutés sur des appareils locaux sans dépendre de services basés dans le nuage.
• Modélisation quantitative efficaceL'Agence européenne pour la sécurité et la santé au travail (ESA) : elle fournit plus de 700 modèles quantitatifs d'intelligence artificielle pour garantir un fonctionnement efficace.
• Prise en charge multilingueLa prise en charge de plusieurs langages de programmation et cadres d'application pour faciliter l'intégration par les développeurs.
• Vie privéeL'opération locale améliore la confidentialité et la sécurité des données.
• rentabilitéLes coûts d'utilisation sont réduits car il n'est pas nécessaire de s'abonner à un service d'informatique en nuage.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Télécharger Nexa SDKPour télécharger le SDK de Nexa pour votre système d'exploitation, visitez le site officiel de Nexa AI.
2. Installation du SDKLancez le programme d'installation téléchargé et suivez les instructions pour terminer l'installation.
3. Environnement de configurationUne fois l'installation terminée, configurez les variables d'environnement pour utiliser le SDK Nexa à partir de la ligne de commande.

Utiliser les modèles d'IA de Nexa

1. Sélectionner le modèleLes modèles d'IA : Visitez la bibliothèque de modèles d'IA de Nexa pour parcourir et sélectionner le modèle d'IA qui convient à vos besoins.
2. Télécharger les modèlesCliquez sur le bouton Télécharger de la page du modèle pour télécharger le fichier du modèle localement.
3. Modèles de chargementDans votre environnement de développement, chargez le modèle en utilisant l'API fournie par le SDK Nexa. Par exemple, le code pour charger un modèle en utilisant Python est le suivant :

   from nexa import NexaModel
model = NexaModel.load('path/to/model')

4. raisonnement en cours d'exécutionAprès avoir chargé le modèle, vous pouvez l'utiliser pour effectuer une inférence. Par exemple, le code permettant de générer du texte est le suivant :

   result = model.generate_text('输入文本')
print(result)

Principales fonctions

Traitement du langage naturel (NLP)

1. Chargement des modèles de PNLLes modèles NLP peuvent être chargés à l'aide du Nexa SDK.
2. traitement de texteLe code de l'analyse de sentiments est le suivant : entrée de données textuelles et traitement de ces données à l'aide d'un modèle. Par exemple, le code permettant d'effectuer une analyse des sentiments est le suivant :

   sentiment = model.analyze_sentiment('输入文本')
print(sentiment)

vision par ordinateur

1. Chargement des modèles visuelsLes modèles de vision par ordinateur peuvent être chargés à l'aide du SDK Nexa.
2. traitement de l'imageLe code pour la classification d'images est le suivant : entrée de données d'images et traitement à l'aide d'un modèle. Par exemple, le code pour effectuer la classification d'une image est le suivant :

   classification = model.classify_image('path/to/image')
print(classification)

Reconnaissance et génération de la parole (ASR et TTS)

1. Charger les modèles de discoursPour plus d'informations sur la reconnaissance vocale et la génération de modèles, veuillez vous référer au SDK Nexa.
2. traitement de la paroleReconnaissance de la parole : Entrée des données vocales et traitement à l'aide d'un modèle. Par exemple, le code pour effectuer la reconnaissance vocale est le suivant :

   text = model.transcribe_audio('path/to/audio')
print(text)