[Microsoft AI School 6기] 3/21(61일차) 정리 - Microsoft Azure AI Services(5):AI Language

Microsoft Azure AI Services

- Language Studio

 

 

 

Custom NER(Named Entity Recognition) - CNER

 

 

실습

 

역할 할당

리소스 그룹 > 액세스 제어 > 역할 할당 추가

 

역할 할당 추가

 

Storage Blob 데이터 Contributor 검색

 

Storage Blob 데이터 Contributor

 

상단의 구성원 or 다음 >

관리 ID 클릭

 

역할 할당

사용자, 그룹 또는 서비스 주체 클릭 > 본인 계정 선택

 

역할 할당

 

검토 + 할당 클릭

이후, 다시 리소스 그룹으로 돌아와서

액세스 제어 > Role assignments 에서 아래와 같이 확인할 수 있으면 된다.

 

역할 할당

 

만들기 > 스토리지 계정 생성 > 컨테이너 생성 > 데이터 업로드

 

스토리지 계정

 

리소스 그룹 > language studio로 이동

Extract information > CNER

 

CNER

 

Create New Project 

 

CNER

 

중간에 yes(label 있음) 설정(실습 파일에 json file이 있음)

생성 후, 아래외 같은 에러가 나타날 수 있다

 

error

 

위와 같은 에러가 뜨는 경우,

스토리지 계정 > 좌측 설정 > 리소스 공유(CORS)

 

CORS

 

위와 같이 설정해 주면 된다

최대 시간은 99999

 

이후, 다시 language studio로 돌아오면 에러가 해결되었음을 알 수 있다.

 

CNER

 

해당 프로젝트에 들어가면 아래와 같이 뜬다

 

CNER

 

좌측 Training jobs 클릭 > 모델 이름 정하고 학습

train 결과

 

train 결과

 

이후, 좌측의 Deploying a model 클릭 >Add deployment하여 배포

 

배포

 

Get prediction URL을 통해 배포 URL을 가져올 수 있다

 

test 해보면 결과가 다음과 같다

 

CNER

 

postman

배포 URL에서 얻은 정보를 기입하여 연결

 

postman

 

postman

 

operation-location 가져오기

postman 새창

> GET에 입력 > 키 입력 후 결과 확인

 

postman

 

 

 

PII, NER, Language Detection Gradio 구현

 

지난 시간에 만들었던 Language 모델들을 합해 Gradio 로 구현하여 보면 다음과 같다

 

Python

 

이를 구현한 화면은 다음과 같다

 

Gradio

 

원하는 기능을 선택하여 체험할 수 있는 화면이 완성되었다.

 

 

 

미니 프로젝트

지금까지 배운 Azure Open AI, Speech Studio, Language Studio를 활용한 미니 프로젝트를 진행해 보았다

 

미니 프로젝트

 

신문기사를 입력 받으면, 이에 연관된 링크를 제공하여 주고, 나아가 영어로 요약하여 주며, 이를 tts로 읽어주는 기능을 탑재하였다.

 

 

오늘의 간단한 후기

 

link 제공 기능이 스페인어랑 영어 밖에 없어서 한국어로 테스트를 할 수 없어 아쉬웠지만, 그래도 유용하게 여러 기능들을 테스트해 볼 수 있는 기회였다.

 

 

 

출처

 

[1] "Merino está de traca," *AS*, Available: https://as.com/futbol/merino-esta-de-traca-n/

 

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