试用

Elastic Stack Serverless

当模型部署在集群中的至少一个节点上时，您可以开始执行推理。推理是一种机器学习功能，使您可以使用训练好的模型对传入的数据执行 NLP 任务（例如文本提取、分类或嵌入）。

测试新数据模型的更简单方法是使用 Kibana 中的 测试模型 操作。您可以提供一些输入文本或使用集群中现有索引的字段来测试模型

Testing a sentence with two named entities against a NER trained model in the *{{ml}}* app

或者，您可以使用推断训练模型 API。例如，要尝试命名实体识别任务，请提供一些示例文本

		 POST /_ml/trained_models/elastic__distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english/_infer {
  "docs":[{"text_field": "Sasha bought 300 shares of Acme Corp in 2022."}]
}

	

在此示例中，响应包含带注释的文本输出和已识别的实体

		{
  "inference_results" : [
    {
      "predicted_value" : "[Sasha](PER&Sasha) bought 300 shares of [Acme Corp](ORG&Acme+Corp) in 2022.",
      "entities" : [
        {
          "entity" : "Sasha",
          "class_name" : "PER",
          "class_probability" : 0.9953193407987492,
          "start_pos" : 0,
          "end_pos" : 5
        },
        {
          "entity" : "Acme Corp",
          "class_name" : "ORG",
          "class_probability" : 0.9996392198381716,
          "start_pos" : 27,
          "end_pos" : 36
        }
      ]
    }
  ]
}

	

如果您对结果感到满意，您可以将这些 NLP 任务添加到您的摄取管道中。