Hub documentation
استخدام spaCy في Hugging Face
استخدام spaCy في Hugging Face
spaCy هي مكتبة شائعة لمعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة، تُستخدم على نطاق واسع في مختلف القطاعات. يسهّل spaCy استخدام خطوط الأنابيب وتدريبها لمهام مثل التعرف على الكيانات المسمّاة، وتصنيف النصوص، ووسم أجزاء الكلام، وغيرها، كما يتيح لك بناء تطبيقات قوية لمعالجة وتحليل كميات كبيرة من النصوص.
استكشاف نماذج spaCy في Hub
النماذج الرسمية من spaCy 3.3 متوفرة في spaCy صفحة المنظمة. كما يمكن لأي شخص في المجتمع مشاركة نماذجه الخاصة بـspaCy، والتي يمكنك العثور عليها عن طريق التصفية على يسار صفحة النماذج.
جميع النماذج على Hub تأتي مع ميزات مفيدة
- بطاقة نموذج مُولَّدة تلقائيًا تتضمن مخطط التسميات، والمقاييس، والمكوّنات، والمزيد.
- قسم التقييم في الزاوية العلوية اليمنى حيث يمكنك الاطلاع على المقاييس.
- وسوم البيانات الوصفية التي تساعد في إمكانية الاكتشاف وتحتوي على معلومات مثل الترخيص واللغة.
- مكوّن تفاعلي يمكنك استخدامه للتجربة مع النموذج مباشرةً في المتصفح
- مكوّن مزوّدي الاستدلال الذي يتيح إرسال طلبات الاستدلال.
استخدام نماذج موجودة
يمكن تثبيت جميع نماذج spaCy من Hub مباشرةً باستخدام pip install.
pip install "en_core_web_sm @ https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl"لإيجاد الرابط المطلوب، يمكنك الانتقال إلى مستودع يحتوي على نموذج spaCy. عند فتح المستودع، يمكنك النقر على Use in spaCy وستحصل على مقتطف جاهز للاستخدام يمكنك من خلاله تثبيت النموذج وتحميله!
بعد التثبيت، يمكنك تحميل النموذج كأي خط أنابيب في spaCy.
# Using spacy.load().
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Importing as module.
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()مشاركة نماذجك
استخدام واجهة سطر الأوامر الخاصة بـ spaCy (موصى به)
توسّع مكتبة spacy-huggingface-hub واجهة سطر الأوامر الأصلية في spaCy بحيث يمكن للمستخدمين بسهولة رفع نماذجهم المُعبّأة إلى Hub.
يمكنك تثبيت spacy-huggingface-hub من pip:
pip install spacy-huggingface-hub
يمكنك بعد ذلك التحقق من نجاح تسجيل الأمر
python -m spacy huggingface-hub --helpللدفع باستخدام سطر الأوامر، يمكنك استخدام أمر huggingface-hub push كما هو موضح أدناه.
python -m spacy huggingface-hub push [whl_path] [--org] [--msg] [--local-repo] [--verbose]
| الحُجّة | النوع | الوصف |
|---|---|---|
whl_path | str / Path | المسار إلى ملف .whl المعبأ مع spacy package. |
--org, -o | str | اسم اختياري للمنظمة التي يجب رفع خط الأنابيب إليها. |
--msg, -m | str | رسالة الالتزام المستخدمة للتحديث. القيمة الافتراضية هي "Update spaCy pipeline". |
--local-repo, -l | str / Path | المسار المحلي لمستودع النموذج (سيتم إنشاؤه إذا لم يكن موجودًا). القيمة الافتراضية هي hub في المجلد الحالي. |
--verbose, -V | bool | اطبع معلومات إضافية لأغراض تصحيح الأخطاء، مثل بيانات الوصف الكاملة للمولّد في المستودع. |
يمكنك بعد ذلك رفع أي خط أنابيب مُغلّف مع spacy package. تأكد من تعيين --build wheel لإخراج ملف ثنائي بصيغة .whl. سيقوم الرفع بقراءة جميع البيانات الوصفية من حزمة خط الأنابيب، بما في ذلك README.md المُجمّلة المُولّدة تلقائيًا وتفاصيل النموذج المتوفرة في meta.json.
hf auth login
python -m spacy package ./en_ner_fashion ./output --build wheel
cd ./output/en_ner_fashion-0.0.0/dist
python -m spacy huggingface-hub push en_ner_fashion-0.0.0-py3-none-any.whlفي دقيقة واحدة فقط، يمكنك نشر نموذجك المُعبّأ في Hub، وتجربته مباشرةً في المتصفح، ومشاركته مع بقية المجتمع. سيتم رفع جميع البيانات الوصفية المطلوبة نيابةً عنك، وستحصل حتى على بطاقة نموذج أنيقة.
سيُنتج الأمر شيئين:
- أين تجد مستودعك في Hub! على سبيل المثال، https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm
- وكيفية تثبيت خط الأنابيب مباشرةً من Hub!
من سكربت بايثون
يمكنك استخدام دالة push من بايثون. تُرجع هذه الدالة قاموسًا يحتوي على "url" و”whl_url” للنموذج المُصدَّر وملف العجلة، والذي يمكنك تثبيته لاحقًا باستخدام pip install.
from spacy_huggingface_hub import push
result = push("./en_ner_fashion-0.0.0-py3-none-any.whl")
print(result["url"])موارد إضافية
- مكتبة spacy-huggingface-hub.
- إطلاق منشور المدونة
- spaCy v 3.1 الإعلان
- وثائق spaCy