neelkamath/spacy-server

spaCy Server

镜像概述

本项目通过容器化HTTP API提供基于spaCy和https://github.com/explosion/sense2vec%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E7%BA%A7%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E8%83%BD%E5%8A%9B%EF%BC%8C%E6%97%A0%E9%9C%80%E6%8E%8C%E6%8F%A1spaCy%E6%88%96sense2vec%E7%9A%84%E4%B8%93%E4%B8%9A%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%8D%B3%E5%8F%AF%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%80%82sense2vec%E5%8F%AF%E7%94%9F%E6%88%90%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E4%BD%93%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%9A%84%E7%9F%AD%E8%AF%AD%EF%BC%88%E4%BE%8B%E5%A6%82%E2%80%9Cmachine learning”和“computer vision”与“deep learning”相关）。项目开源于https://github.com/neelkamath/spacy-server%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E9%80%9A%E8%BF%87https://github.com/neelkamath/spacy-server/issues%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E3%80%81%E6%8F%90%E4%BA%A4Bug%E6%88%96%E8%AF%B7%E6%B1%82%E5%8A%9F%E8%83%BD%E3%80%82

核心功能

1. 提供容器化的NLP HTTP API服务
2. 支持spaCy预训练模型（多语言可选）
3. 集成sense2vec实现相关短语推荐
4. 提供API文档便于快速接入

使用场景

1. 企业级NLP应用快速部署
2. 无需本地安装NLP库即可调用自然语言处理能力
3. 多语言文本分析需求场景
4. 相关短语推荐的业务场景（如内容关联推荐）

配置说明

容器暴露8000端口，API文档可查看https://neelkamath.gitlab.io/spacy-server/%E3%80%82

新版本镜像

镜像命名格式：neelkamath/spacy-server:<VERSION>-<MODEL><SENSE2VEC>
示例：

• neelkamath/spacy-server:2-en_core_web_sm-sense2vec（v2 API，英文模型，启用sense2vec）
• neelkamath/spacy-server:2-fr_core_news_sm（v2 API，法语模型，未启用sense2vec）

部署命令（本地8000端口访问）：

bash
docker run --rm -p 8000:8000 docker.xuanyuan.run/neelkamath/spacy-server:<VERSION>-<MODEL><SENSE2VEC>

V1版本镜像

镜像命名格式：neelkamath/spacy-server:v1-<MODEL>
示例：neelkamath/spacy-server:v1-en_core_web_sm（v1 API，英文模型）

部署命令（本地8000端口访问）：

bash
docker run --rm -e SPACY_MODEL=<MODEL> -p 8000:8000 docker.xuanyuan.run/neelkamath/spacy-server:v1-<MODEL>

许可证

本项目遵循https://github.com/neelkamath/spacy-server/blob/master/LICENSE%E3%80%82