ما هي واجهة برمجة تطبيقات Clarifai؟
Clarifai هي منصة ذكاء اصطناعي شاملة متخصصة في البيانات غير المهيكلة، وتقدم مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات القوية للرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعرف على الصوت. توفر حلاً شاملاً لدورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، من تصنيف البيانات والتدريب إلى نشر النماذج وإدارتها. تم تصميم المنصة لمساعدة المطورين والشركات على بناء تطبيقات متطورة مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة عميقة في تعلم الآلة. يمكنها تحليل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص لتحديد الأشياء والوجوه والمفاهيم والإشراف على المحتوى.
الميزات الرئيسية
- الرؤية الحاسوبية: قدرات متقدمة لتحليل الصور والفيديو، بما في ذلك كشف الأجسام، والتعرف على الوجوه، والبحث البصري، والإشراف على المحتوى.
- معالجة اللغات الطبيعية (NLP): أدوات لتصنيف النصوص، وتحليل المشاعر، وترجمة اللغات.
- التعرف على الصوت: واجهات برمجة تطبيقات لنسخ وفهم المحتوى المنطوق من الملفات الصوتية.
- معرض النماذج: الوصول إلى مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا لمختلف المهام، جاهزة للاستخدام الفوري.
- التدريب المخصص: القدرة على تدريب نماذج مخصصة على بياناتك الخاصة لحل مشاكل محددة.
- إدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي الكاملة: منصة موحدة تدعم توصيف البيانات، وإنشاء النماذج، وتقييمها، ونشرها (MLOps).
حالات الاستخدام
- الإشراف على المحتوى: وضع علامات تلقائية على المحتوى غير اللائق أو غير الآمن (NSFW، العنف، خطاب الكراهية) في الصور ومقاطع الفيديو على منصات التواصل الاجتماعي والمجتمعات عبر الإنترنت.
- البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: تنفيذ البحث البصري للسماح للعملاء بالعثور على المنتجات باستخدام الصور، واستخدام العلامات التلقائية لتنظيم كتالوجات المنتجات.
- الأمن والمراقبة: تحليل بث الفيديو في الوقت الفعلي للكشف عن الأفراد غير المصرح لهم أو الأشياء أو أنشطة معينة.
- الإعلام والترفيه: إنشاء علامات وبيانات وصفية تلقائيًا لأرشيفات كبيرة من الصور ومقاطع الفيديو، مما يسهل البحث فيها.
- الرعاية الصحية: المساعدة في تحليل الصور الطبية لتحديد الحالات الشاذة أو الأنماط.
البدء
إليك مثال بسيط “أهلاً بالعالم” باستخدام عميل Python الخاص بـ Clarifai لإجراء التعرف على الصور على صورة بعيدة.
أولاً، قم بتثبيت مكتبة العميل: ```bash pip install clarifai
بعد ذلك، قم بتعيين رمز الوصول الشخصي (PAT) كمتغير بيئة. يمكنك الحصول عليه من حساب Clarifai الخاص بك.
```python import os from clarifai.client.model import Model
قم بتعيين PAT الخاص بـ Clarifai كمتغير بيئة
os.environ[‘CLARIFAI_PAT’] = “YOUR_PAT_HERE”
عنوان URL للصورة التي تريد تحليلها
IMAGE_URL = “https://samples.clarifai.com/metro-north.jpg”
تهيئة النموذج العام
model = Model(“https://clarifai.com/clarifai/main/models/general-image-recognition”)
توقع المفاهيم في الصورة
response = model.predict_by_url(url=IMAGE_URL, input_type=”image”)
طباعة أفضل 5 مفاهيم متوقعة
concepts = response.outputs[0].data.concepts for i, concept in enumerate(concepts[:5]): print(f”{i+1}. {concept.name}: {concept.value:.2f}”)
سيقوم هذا البرنامج النصي بإخراج قائمة بالمفاهيم المكتشفة في الصورة، إلى جانب درجات الثقة الخاصة بها. على سبيل المثال:
- train: 0.99
- railway: 0.98
- station: 0.98
- transportation system: 0.97
- travel: 0.96
التسعير
تعمل Clarifai بنموذج Freemium. فهي توفر طبقة مجانية سخية للمطورين للبدء، والتي تتضمن عددًا معينًا من العمليات المجانية شهريًا. للاستخدام الأعلى واحتياجات الشركات، توفر العديد من خطط الاشتراك المدفوعة التي تتدرج بناءً على حجم استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، ومتطلبات تدريب النماذج المخصصة، والميزات الإضافية مثل الدعم المخصص.