Spacy 简明教程
spaCy - Getting Started
本章将帮助读者了解 spaCy 的最新版本。此外，读者可以了解各个版本中的新特性和改进内容、其兼容性以及如何安装 spaCy。
Latest version
spaCy v3.0 是最新版本，以夜间发布的形式提供。这是 spaCy 通过一个名为 spacy-nightly 的单独渠道进行的实验和 alpha 版发布。它反映了“未来的 spaCy”，不能用于生产用途。
为了防止潜在的冲突，请尝试使用一个新的虚拟环境。
您可以使用以下给出的 pip 命令来安装它：
pip install spacy-nightly --preNew Features and Improvements
下面解释了 spaCy 最新版本中的新特性和改进：
Transformer-based pipelines
它具有所有新的基于转换器的管道，并支持多任务学习。这些新的基于转换器的管道使其成为最高精度的框架（在最佳可用精度范围内 1%）。
您可以为您的管道访问数千个预训练模型，因为 spaCy 的转换器支持与 PyTorch 和 HuggingFace 转换器等其他框架互操作。
New training workflow and config system
spaCy v3.0 提供了我们训练运行的单个配置文件。
没有隐藏的默认值，因此，它使我们能够轻松地返回实验并跟踪更改。
Custom models using any ML framework
spaCy v3.0 的新配置系统使我们能够轻松定制神经网络 (NN) 模型，并通过 ML 库 Thinc 实现我们自己的架构。
Manage end-to-end workflows and projects
spaCy 项目让我们可以管理和共享各种用例和域的端到端工作流。
它还允许我们组织训练、打包和提供我们自己的管道服务。
另一方面，我们还可以与其他数据科学和 ML 工具集成，例如 DVC (Data Vision Control) 、 Prodigy 、 Streamlit 、 FastAPI 、 Ray 等。
Parallel training and distributed computing with Ray
为了加速训练过程，我们可以使用 Ray，这是一个用于构建和运行分布式应用程序的快速且简单的框架，以在一台或多台远程机器上训练 spaCy。
New built-in pipeline components
这是 spaCy 的新版本，遵循新的可训练和基于规则的组件，我们可以将其添加到我们的管道中。
这些组件如下：
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SentenceRecognizer
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Morphologizer
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Lemmatizer
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AttributeRuler
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Transformer
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TrainablePipe
Installing spaCy
下面阐释了安装 spaCy 的不同选项 −
Using package manager
spaCy 的最新发布版本可以通过两个包管理器 pip 和 conda 获得。让我们了解如何使用它们来安装 spaCy −
pip − 要使用 pip 安装 Spacy，可以使用以下命令 −
pip install -U spacy为了避免修改系统状态，建议在虚拟环境中安装 spacy 包，如下所示 −
python -m venv .env
source .env/bin/activate
pip install spacyconda − 要通过 conda-forge 安装 spaCy，可以使用以下命令 −
conda install -c conda-forge spacyFrom source
您还可以通过从 GitHub repository 制作克隆并从源代码构建来安装 spaCy。这是对代码库进行更改的最常用方式。
但是，为此，您需要拥有包含以下内容的 python 发行版 −
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Header files
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A compiler
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pip
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virtualenv
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git
使用以下命令 −
首先，依次 update pip −
python -m pip install -U pip现在，使用下面给出的命令 clone spaCy ：
git clone https://github.com/explosion/spaCy现在，我们需要通过使用下面提到的命令 navigate into directory −
cd spaCy接下来，我们需要 create environment in .env ，如下所示 −
python -m venv .env现在， activate the above created virtual environment 。
source .env/bin/activate接下来，我们需要按如下方式 set the Python path to spaCy directory −
export PYTHONPATH=`pwd`现在，按如下方式 install all requirements −
pip install -r requirements.txt最后， compile spaCy −
python setup.py build_ext --inplaceUpgrading spaCy
升级 spaCy 时应牢记以下几点 −
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从一个干净的虚拟环境开始。
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要将 spaCy 升级到一个新的主要版本，则必须安装最新的兼容模型。
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虚拟环境中不应存在旧的快捷方式链接或不兼容的模型包。
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如果您已训练了自己的模型，则训练和运行时输入必须匹配，即您还必须使用较新版本重新训练模型。
SpaCy v2.0 和更高版本提供了一个 validate 命令，它允许用户验证是否所有已安装的模型都与已安装的 spaCy 版本兼容。
如果存在任何不兼容模型， validate 命令将打印提示和安装说明。此命令还可以检测在不同虚拟环境中创建的、不同步的模型链接。
您可以按如下方式使用 validate 命令 −
pip install -U spacy
python -m spacy validate在上述命令中，使用 python -m 确保我们执行的是正确的 spaCy 版本。
Running spaCy with GPU
spaCy v2.0 及更高版本附带了可以在 Thinc 中实现的神经网络 (NN) 模型。如果想要使用图形处理器 (GPU) 支持运行 spaCy，请使用 Chainer 的 CuPy 模块。此模块为 GPU 数组提供了一个兼容 numpy 的接口。
您可以通过指定以下内容在 GPU 上安装 spaCy −
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spaCy[cuda]
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spaCy[cuda90]
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spaCy[cuda91]
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spaCy[cuda92]
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spaCy[cuda100]
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spaCy[cuda101]
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spaCy[cuda102]
另一方面，如果您知道 cuda 的版本，显式指定符允许安装 cupy 。它将节省编译时间。
使用以下命令进行安装：
pip install -U spacy[cuda92]在启用 GPU 的安装后，按照如下方式调用 spacy.prefer_gpu 或 spacy.require_gpu 激活它：
import spacy
spacy.prefer_gpu()
nlp_model = spacy.load("en_core_web_sm")