Qu’est-ce que Clarifai API ?
Clarifai est une plateforme d’IA complète spécialisée dans les données non structurées, offrant une suite d’API puissantes pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance audio. Elle fournit une solution de bout en bout pour l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de l’étiquetage des données et de l’entraînement à la déploiement et à la gestion des modèles. La plateforme est conçue pour aider les développeurs et les entreprises à créer des applications sophistiquées basées sur l’IA sans nécessiter une expertise approfondie en apprentissage automatique. Elle peut analyser des images, des vidéos et du texte pour identifier des objets, des visages, des concepts et modérer le contenu.
Fonctionnalités Clés
- Vision par Ordinateur : Capacités avancées pour l’analyse d’images et de vidéos, y compris la détection d’objets, la reconnaissance faciale, la recherche visuelle et la modération de contenu.
- Traitement du Langage Naturel (NLP) : Outils pour la classification de texte, l’analyse de sentiments et la traduction de langues.
- Reconnaissance Audio : API pour transcrire et comprendre le contenu parlé à partir de fichiers audio.
- Galerie de Modèles : Accès à une large gamme de modèles pré-entraînés pour diverses tâches, prêts à l’emploi.
- Entraînement Personnalisé : Possibilité d’entraîner des modèles personnalisés sur vos propres données pour résoudre des problèmes spécifiques.
- Gestion Complète du Cycle de Vie de l’IA : Une plateforme unifiée qui prend en charge l’annotation de données, la création de modèles, l’évaluation et le déploiement (MLOps).
Cas d’Utilisation
- Modération de Contenu : Signaler automatiquement le contenu inapproprié ou dangereux (NSFW, violence, discours de haine) dans les images et les vidéos sur les plateformes de médias sociaux et les communautés en ligne.
- Vente au Détail et E-commerce : Mettre en œuvre la recherche visuelle pour permettre aux clients de trouver des produits à l’aide d’images, et utiliser l’étiquetage automatisé pour organiser les catalogues de produits.
- Sécurité et Surveillance : Analyser les flux vidéo en temps réel pour détecter les individus non autorisés, les objets ou des activités spécifiques.
- Médias et Divertissement : Générer automatiquement des balises et des métadonnées pour de vastes archives d’images et de vidéos, les rendant facilement consultables.
- Santé : Aider à l’analyse des images médicales pour identifier des anomalies ou des schémas.
Pour Commencer
Voici un exemple simple de type “Hello World” utilisant le client Python de Clarifai pour effectuer une reconnaissance d’image sur une image distante.
D’abord, installez la bibliothèque client : ```bash pip install clarifai
Ensuite, configurez votre Jeton d’Accès Personnel (PAT) en tant que variable d’environnement. Vous pouvez l’obtenir depuis votre compte Clarifai.
```python import os from clarifai.client.model import Model
Définissez votre PAT Clarifai comme variable d’environnement
os.environ[‘CLARIFAI_PAT’] = “VOTRE_PAT_ICI”
L’URL de l’image que vous souhaitez analyser
IMAGE_URL = “https://samples.clarifai.com/metro-north.jpg”
Initialisez le modèle Général
model = Model(“https://clarifai.com/clarifai/main/models/general-image-recognition”)
Prédire les concepts dans l’image
response = model.predict_by_url(url=IMAGE_URL, input_type=”image”)
Afficher les 5 principaux concepts prédits
concepts = response.outputs[0].data.concepts for i, concept in enumerate(concepts[:5]): print(f”{i+1}. {concept.name}: {concept.value:.2f}”)
Ce script affichera une liste de concepts détectés dans l’image, ainsi que leurs scores de confiance. Par exemple :
- train: 0.99
- railway: 0.98
- station: 0.98
- transportation system: 0.97
- travel: 0.96
Tarification
Clarifai fonctionne sur un modèle Freemium. Il offre un niveau gratuit généreux pour que les développeurs puissent commencer, qui inclut un certain nombre d’opérations gratuites par mois. Pour une utilisation plus intensive et les besoins des entreprises, il propose plusieurs plans d’abonnement payants qui s’adaptent en fonction du volume d’appels API, des besoins en entraînement de modèles personnalisés et de fonctionnalités supplémentaires comme un support dédié.