amansrivastava17/embedding-as-service
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टamansrivastava17
विभिन्न एम्बेडिंग तकनीकों का उपयोग करके वाक्यों को फिक्स्ड-लेंथ वेक्टर में बदलने के लिए एक बहुमुखी, वन-स्टॉप समाधान।
embedding-as-service एक मिडलवेयर लेयर के रूप में कार्य करता है जो प्राकृतिक भाषा को फिक्स्ड-लेंथ वेक्टर में बदलने की प्रक्रिया को मानकीकृत करता है। यह प्रोजेक्ट Word2Vec और GloVe जैसे पारंपरिक वर्ड-लेवल एम्बेडिंग से लेकर BERT, RoBERTa और XLNet जैसे आधुनिक ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर तक का समर्थन करता है। इसकी मुख्य विशेषताओं में एक सुसंगत API डिज़ाइन शामिल है, जो उपयोगकर्ताओं को न्यूनतम कोड बदलाव के साथ विभिन्न एम्बेडिंग बैकएंड के बीच स्विच करने की अनुमति देता है। यह मॉडल इन्फरेंस के लिए TensorFlow जैसे लोकप्रिय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का लाभ उठाता है। एक 'वन-स्टॉप' इंटरफ़ेस प्रदान करके, यह टोकनाइज़र, मॉडल लोडिंग और वेक्टर एग्रीगेशन रणनीतियों को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक जटिल कोड को समाप्त करता है। यह उन NLP अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक प्रभावी है जहाँ सिमेंटिक समानता या फीचर एक्सट्रैक्शन की आवश्यकता होती है।
💡मुख्य बातें
- ├─BERT, RoBERTa, XLNet, GloVe का समर्थन
- ├─वेक्टर एन्कोडिंग के लिए एकीकृत API
- └─NLP पाइपलाइन एकीकरण को सरल बनाता है
🎯के लिए
- ├─NLP इंजीनियर
- └─डेटा वैज्ञानिक