Веб-приложение на FastAPI с использованием Hugging Face для определения тональности / Data Science
FastAPI – это фреймворк для создания веб-приложений на языке Python, который позволяет разрабатывать быстрые и эффективные серверные приложения. Он обладает простым синтаксисом, автоматически создает документацию API и поддерживает асинхронное программирование.
Hugging Face – это платформа и библиотека для обучения и использования моделей машинного обучения, таких как нейронные сети для обработки естественного языка. Она предоставляет доступ к большому количеству предобученных моделей и инструментов для их использования.
Веб-приложение на FastAPI с использованием Hugging Face для определения тональности текста может быть полезным инструментом для анализа эмоциональной окраски текстовых данных. Например, оно может использоваться для определения тональности отзывов о товарах, комментариев в социальных сетях или статей в новостных порталах.
Для создания такого приложения, сначала необходимо выбрать подходящую модель для определения тональности текста из предобученных моделей Hugging Face. Затем модель следует интегрировать в веб-приложение на FastAPI, чтобы оно могло принимать входные тексты от пользователей, отправлять их на обработку модели и возвращать результат обработки в виде тональности текста.
Примерно такой код HTML-страницы может быть написан следующим образом:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Тональность текста определена</title>
</head>
<body>
<h1>Тональность текста определена</h1>
<p>Ваш текст имеет позитивную тональность.</p>
</body>
</html>
В данном примере мы показываем рендеринг HTML-страницы с сообщением о тональности текста, которая была определена веб-приложением с использованием Hugging Face и FastAPI.
Таким образом, веб-приложение на FastAPI с использованием Hugging Face для определения тональности текста представляет собой мощный инструмент для обработки естественного языка в рамках задач анализа данных, исследования рынка, аналитики социальных сетей и других областей.
Невозможно смотреть технические вопросы когда такая зайка рассказывает, лучше крутите больше видео без своего образа 😊😊😊
постройнела🥰
Супер 💥
Отписываюсь от канала…
Разачарован уроком, не понятно api YouTube работает только по отношении к своим роликам или к любым?
Плохо видно код, тяжко перепечатывать.
В коде часто исправляются опечатки и неточности и делается это так быстро что не успеваешь обратить на это внимание
Где код к видео? Получаю ошибку 500
Больше американизмов в речи!!!! Больше!!!!!! БОЛЬШЕ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Почему апи ключ не замазали?
Красотка и умничка! И глазу приятно и мозгу разминка! Спасибо!
0:07 анализировать анализ. 😂😂😂
Спасибо за видео!
Возник вопрос, работа модели это же cpu bound задача и получается пока API выполняет этот запрос, игнорирует остальные запросы?
Обычно post запросы используются, когда мы передаём какие-либо данные на сервер, а get запросы, когда хотим получить.
Мощно-полезно)
Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно ли создать аппку, которая будет обладать чувством юмора?
Например, в вашем примере отфильтровать по самым смешным комментариям.
Супер видео! Заинтересовал Hugging Face. Было бы круто увидеть больше о нем в следующих роликах! 👍
Голос ангельский
Анастасия, как всегда, всё понятно рассказали. Спасибо!
Большое спасибо за очередной видос!
В гитхаб – (лаб) можешь закинуть код ? 🙂
Спасибо за видос. А что за IDEшка ?
Было бы интересно посмотреть урок как сделать приложение парсер на питоне с интерфейсом