Hugging Face Hubへようこそ、spaCyさん

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spaCyは、産業界で広く使用される高度な自然言語処理のための人気のあるライブラリです。spaCyを使用すると、固有表現認識、テキスト分類、品詞タグ付けなどのタスクのためのパイプラインの使用とトレーニングが容易になり、大量のテキストを処理して分析する強力なアプリケーションを構築できます。

Hugging Faceを使用すると、spaCyパイプラインをコミュニティと簡単に共有できます！単一のコマンドで、モデルカードが含まれ、必要なメタデータが自動生成されたパイプラインパッケージをアップロードできます。推論APIは現在、固有表現認識（NER）をサポートしており、パイプラインをブラウザで対話的に試すことができます。また、パッケージ用のライブURLも提供されるため、プロトタイプから本番環境までのスムーズなパスでどこからでもpip installできます！

モデルの検索

spaCy orgには、60以上のカノニカルモデルがあります。これらのモデルは最新の3.1リリースからのものであり、最新のリリースモデルをすぐに試すことができます！さらに、コミュニティからのすべてのspaCyモデルはここで見つけることができます：https://huggingface.co/models?filter=spacy。

ウィジェット

この統合にはNERウィジェットのサポートも含まれており、NERコンポーネントを持つすべてのモデルは、デフォルトでこれを備えています！近日中に、テキスト分類や品詞タグ付けのサポートも追加されます。

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既存のモデルの使用

Hubからのすべてのモデルは、pip installを使用して直接インストールすることができます。

pip install https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl

# spacy.load()を使用する。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# モジュールとしてインポートする。
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()

リポジトリを開くと、spaCyで使用をクリックすると、インストールとモデルのロードに使用できる動作するスニペットが表示されます！

本番環境で便利なHTTPリクエストを使用して、推論APIからモデルを呼び出すこともできます。以下は簡単なリクエストの例です：

curl -X POST --data '{"inputs": "Hello, this is Omar"}' https://api-inference.huggingface.co/models/spacy/en_core_web_sm
>>> [{"entity_group":"PERSON","word":"Omar","start":15,"end":19,"score":1.0}]

さらに大規模なユースケースでは、「Deploy > Accelerated Inference」をクリックして、Pythonを使用してこれを行う方法を確認できます。

モデルの共有

おそらく最もクールな機能は、spacy-huggingface-hubライブラリを使用してモデルを簡単に共有できることです。このライブラリは、spaCy CLIに新しいコマンドhuggingface-hub pushを追加します。

huggingface-cli 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.whl

わずか1分で、パッケージ化されたモデルをHubに入手し、ブラウザで直接試すことができ、コミュニティと共有することができます。必要なメタデータが自動アップロードされ、クールなモデルカードも取得できます。

試してみて、コミュニティとモデルを共有しましょう！

ライブラリをHubに統合しますか？

この統合は、すべてのウィジェットとサポートされているライブラリのAPIを持つhuggingface_hubライブラリのおかげで可能になっています。ライブラリをHubに統合したい場合、ガイドがあります！

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