DeepPavlov

DeepPavlov ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten. Es bietet umfassende und flexible Tools, die es Entwicklern und NLP-Forschern ermöglichen, produktionssreife Conversational-Skills und komplexe Multi-Skill-Conversational-Assistenten zu erstellen.

Merkmale

• LATEST DEEP LEARNING MODELS: Verwenden Sie BERT und andere state-of-the-art Deep-Learning-Modelle, um Klassifizierungs-, NER-, Q&A- und andere NLP-Aufgaben zu lösen.
• MULTI-SKILL DIALOG MANAGEMENT: Der DeepPavlov-Agent ermöglicht es, industrielle Lösungen mit Multi-Skill-Integration über API-Dienste zu erstellen.
• EASY TO USE: Führen Sie vorbereitete oder eigene NLP-Komponenten und Conversational-Skills aus Python-Code, der Kommandozeile, der API oder Docker aus.

Anwendungsbereiche

• Chatbots und virtuelle Assistenten: Erstellen Sie produktionssreife Conversational-Skills und komplexe Multi-Skill-Conversational-Assistenten.
• NLP-Forschung: Verwenden Sie DeepPavlov, um Forschung im Bereich der NLP und insbesondere der Dialogsysteme durchzuführen.

Community

• Forum: Treten Sie der DeepPavlov-Community bei und helfen Sie bei der Entwicklung des Conversational-AI-Ökosystems.
• Blog: Lesen Sie unsere Blog-Beiträge auf Medium und anderen Plattformen.
• GitHub: Erkunden Sie unseren GitHub-Repository und sehen Sie sich die Quellcode an.

Installation

• Linux: python -m venv env und source ./env/bin/activate
• Windows 10+: python -m venv env und source ./env/bin/activate (über WSL/WSL2)
• MacOS (Big Sur+): python -m venv env und source ./env/bin/activate
• Python 3.6, 3.7, 3.8, 3.9 und 3.10: Installieren Sie DeepPavlov mit pip install deeppavlov

QuickStart

• Modellliste: Sehen Sie sich die Liste der verfügbaren Modelle auf der Dokumentationsseite an.
• Konfigurationsdatei: Wählen Sie eine Konfigurationsdatei für das gewünschte Modell aus.
• Trainieren, Evaluieren und Inferieren: Verwenden Sie die Kommandozeile oder Python, um das Modell zu trainieren, zu evaluieren und zu inferieren.

GPU-Anforderungen

• CUDA-kompatible GPU: Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU CUDA-kompatibel ist und mindestens 4 GB VRAM hat.
• PyTorch-Version: Stellen Sie sicher, dass die PyTorch-Version mit der von DeepPavlov benötigten Version kompatibel ist.

Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen DeepPavlov-Website und in der Dokumentation.