题目2: 使用 Jina AI 和 UIE 搭建可视化信息抽取系统

[numb3r3]

题目简介： 基于通用信息抽取 (UIE)(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie) 在 Jina 中实现一个可视化的信息抽取系统

• 技术标签：深度学习，Python

• 任务难度：基础 ⭐️

• 详细描述：

  • 1）学习 Jina 开源MLOps框架的使用，熟悉3个基本概念 Document, Executor, Flow；详细文档参见 docs
  • 2）封装实现一个新的 Executor UIEExecutor，在 __init__ 中实现UIE Taskflow 的加载; 请参考文档 doc
  • 3）定义一个 Jina Flow，Flow中使用 UIEExecutor对外提供 gRPC, HTTP 和 WebSocket 三种服务类型；请参考文档 doc
  • 4）实现一个前端交互页面可视化信息抽取结果 (前端页面的实现可以使用 Dask, Gradio, Streamlit 或者 Vue, React等)

• 提交内容：

  • 提交方案 rfc 至仓库 rfcs 目录下；
  • 上传 UIEExecutor 到 Jina Hub
  • 请将代码提交至仓库 src 目录下，并创建自己的文件夹。

• 合入标准

  • 按 rfc 设计文档格式，提交设计思路，并保证后期提交的内容与该技术方案保持一致；如果实际开发过程中需要对设计实现思路有更改，提前和mentor沟通确认通过后才可以被接受。
  • 针对提交的内容，在自定义 repo 下建立API功能实现、单测、API 文档对应的文件夹，并完成功能实现、单测、功能测试。

• 技术要求：

  • 熟练掌握Python, 了解AI部署