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linto-platform-nlp-topic-modeling

lintoai/linto-platform-nlp-topic-modeling

lintoai

linto-platform-nlp-topic-modeling是基于linto-platform-nlp-core构建的Docker镜像,提供NLP主题建模服务,采用spaCy组件化设计,支持REST API和Celery任务两种模式,多语言处理,可GPU加速,可与LinTO stack集成或独立部署。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:lintoai仓库类型:镜像最近更新:2 年前
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linto-platform-nlp-topic-modeling

镜像概述

linto-platform-nlp-topic-modeling是LinTO NLP服务的Docker镜像,基于https://github.com/linto-ai/linto-platform-nlp-core%E6%9E%84%E5%BB%BA%EF%BC%8C%E7%94%A8%E4%BA%8E%E4%B8%BB%E9%A2%98%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E3%80%82%E8%AF%A5%E9%95%9C%E5%83%8F%E5%8F%AF%E4%B8%8Ehttps://github.com/linto-ai/linto-platform-stack%E4%B8%80%E8%B5%B7%E9%83%A8%E7%BD%B2%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E8%BF%90%E8%A1%8C%E3%80%82%E5%85%B6%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E9%81%B5%E5%BE%AAspaCy%E7%9A%84%22%E7%BB%84%E4%BB%B6%E4%B8%8E%E7%AE%A1%E9%81%93%22%E7%90%86%E5%BF%B5%EF%BC%8C%E7%BB%84%E4%BB%B6%EF%BC%88%E4%BD%8D%E4%BA%8E%60components/%60%E7%9B%AE%E5%BD%95%E4%B8%8B%EF%BC%89%E4%B8%8E%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%A7%A3%E8%80%A6%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%9C%A8%E5%85%B6%E4%BB%96spaCy%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%B8%AD%E5%A4%8D%E7%94%A8%EF%BC%8C%E9%80%9A%E8%BF%87%E7%AE%A1%E9%81%93%E7%BB%84%E7%BB%87%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E7%89%B9%E5%AE%9ANLP%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E3%80%82

核心功能与特性

  • 组件化架构:采用spaCy的组件与管道设计,组件可复用,便于扩展和维护
  • 多服务模式:支持REST API(http模式)和Celery任务(task模式)两种部署方式
  • 硬件支持:可配置GPU加速或仅使用CPU运行
  • 多语言支持:默认支持法语(fr)和英语(en),可通过配置扩展
  • 灵活部署:可集成到LinTO平台栈或独立部署

使用场景与适用范围

  • 文本主题提取与分析
  • 文档聚类与主题分类
  • 大规模文本数据的主题发现
  • NLP流水线中的主题建模模块
  • 需要REST API或任务队列接口的主题分析应用

使用方法与配置说明

环境准备

  1. 下载模型
    在主机上下载模型到./assets目录(可自定义路径),需确保已安装https://git-lfs.github.com/%E5%B9%B6%E5%8F%AF%E5%9C%A8%60/usr/local/bin/git-lfs%60%E8%AE%BF%E9%97%AE%EF%BC%9A

    bash
    cd linto-platform-nlp-topic-modeling/
    bash scripts/download_models.sh
    
  2. 配置环境变量
    复制默认环境变量文件并修改:

    bash
    cp .envdefault .env
    
    环境变量描述默认值
    APP_LANG应用支持的语言列表(空格分隔)fr en
    ASSETS_PATH_ON_HOST主机上资产文件夹路径./assets
    ASSETS_PATH_IN_CONTAINER容器内模型挂载路径/app/assets
    LM_MAP语言与对应模型的JSON映射{"fr":"sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2","en":"sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"}
    SERVICE_MODE服务模式,"http"(REST API)或"task"(Celery任务)"http"
    CONCURRENCY最大并发请求数1
    USE_GPU是否使用GPU,"True"或"False"True
    SERVICE_NAME微服务名称topic
    SERVICES_BROKER微服务通信的 broker 服务器URL"redis://localhost:6379"
    BROKER_PASSbroker服务器访问密码None

构建镜像

bash
sudo docker build --tag lintoai/linto-platform-nlp-topic-modeling:latest .

或使用docker-compose:

bash
sudo docker-compose build

运行容器

GPU支持模式

需安装NVIDIA Container Toolkit和GPU驱动:

bash
sudo docker run --gpus all \
--rm -p 80:80 \
-v $PWD/assets:/app/assets:ro \
--env-file .env \
lintoai/linto-platform-nlp-topic-modeling:latest

CPU仅模式

CPU运行配置
  • 移除命令中的--gpus all
  • 在.env中设置USE_GPU=False

或使用docker-compose:

bash
sudo docker-compose up
docker-compose CPU配置
  • 从docker-compose.yml中移除runtime: nvidia
  • 在.env中设置USE_GPU=False

API使用(SERVICE_MODE=http)

服务启动后,访问http://localhost/docs或http://localhost/redoc查看交互式API文档。

支持语言与模型

{lang}模型大小
ensentence-transformers/all-MiniLM-L6-v280 MB
frsentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2418 MB

请求格式

使用" | "(两侧带空格)分隔文本片段(句子、段落、文档等)作为主题建模单元:

json
{
  "articles": [
    {
      "text": "文本片段1 | 文本片段2 | 文本片段3"
    }
  ]
}

响应说明

  • topic_id: -1表示噪声主题(异常输入片段),通常可忽略
  • count: 主题频率(分配给该主题的片段数量)
  • phrases: 主题代表性短语列表及对应的c-TF-IDF分数
  • topic_assignments: 各片段的主题分配及概率分布

响应示例:

json
{
  "topic": [
    {
      "text": "文本片段1 | 文本片段2 | ...",
      "topics": [
        {
          "topic_id": 0,
          "count": 5,
          "phrases": [
            {"text": "关键词1", "score": 0.1007},
            {"text": "关键词2", "score": 0.0870}
          ]
        }
      ],
      "topic_assignments": [
        {
          "text": "文本片段1",
          "assigned_id": 0,
          "probabilities": [1, 4.085e-309]
        }
      ]
    }
  ]
}

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 linto-platform-nlp-topic-modeling 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/lintoai/linto-platform-nlp-topic-modeling:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull lintoai/linto-platform-nlp-topic-modeling:<标签>

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