Johnsnowlabs

访问 johnsnowlabs 企业 NLP 库生态系统，拥有超过 21,000 个企业 NLP 模型，涵盖 200 多种语言，使用开源的 johnsnowlabs 库。有关 24,000+ 模型的详细信息，请参见 John Snow Labs Model Models Hub

安装与设置

pip install johnsnowlabs

要 安装企业功能，请运行：

# for more details see https://nlp.johnsnowlabs.com/docs/en/jsl/install_licensed_quick
nlp.install()

您可以使用基于 gpu、cpu、apple_silicon、aarch 优化的二进制文件嵌入您的查询和文档。 默认情况下使用的是 CPU 二进制文件。 一旦会话启动，您必须重新启动笔记本才能在 GPU 或 CPU 之间切换，否则更改将无效。

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)

使用苹果硅（M1、M2等）嵌入文档：

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

使用AARCH嵌入文档：

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

模型通过nlp.load加载，Spark会话通过nlp.start()在后台启动。