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Johnsnowlabs

通过开源的 johnsnowlabs 库，您可以访问 johnsnowlabs 生态系统中的企业 NLP 库，其中包含超过 21,000 个企业 NLP 模型，涵盖 200 多种语言。要查看所有 24,000+ 模型，请访问 John Snow Labs Model Models Hub

安装和设置​

pip install johnsnowlabs

要 安装企业功能，请运行：

# 更多细节请参阅 https://nlp.johnsnowlabs.com/docs/en/jsl/install_licensed_quick
nlp.install()

您可以使用经过优化的二进制文件嵌入您的查询和文档，包括 gpu、cpu、apple_silicon、aarch。默认情况下使用 cpu 二进制文件。一旦启动会话，必须重新启动笔记本以在 GPU 或 CPU 之间切换，否则更改将不会生效。

使用 CPU 嵌入查询：​

document = "foo bar"
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert')
output = embedding.embed_query(document)

使用 GPU 嵌入查询：​

document = "foo bar"
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','gpu')
output = embedding.embed_query(document)

使用 Apple Silicon (M1、M2 等) 嵌入查询：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','apple_silicon')
output = embedding.embed_query(document)

使用 AARCH 嵌入查询：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','aarch')
output = embedding.embed_query(document)

使用 CPU 嵌入文档：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','gpu')
output = embedding.embed_documents(documents)

使用 GPU 嵌入文档：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','gpu')
output = embedding.embed_documents(documents)

使用 Apple Silicon (M1、M2 等) 嵌入文档：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','apple_silicon')
output = embedding.embed_documents(documents)

使用 AARCH 嵌入文档：​

documents = ["foo bar", 'bar foo']
embedding = JohnSnowLabsEmbeddings('embed_sentence.bert','aarch')
output = embedding.embed_documents(documents)

模型可通过 nlp.load 加载，并且 Spark 会话可通过 nlp.start() 在后台启动。

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