Привет, на связи команда аналитиков Х5 Tech. В статье пишем сервис инференс ML-NLP модели на go. Допустим, вам нужно внедрить ML-модель (разработанную/обученную на Рython-фреймворке) в сервис в вашей инфраструктуре. По какой-то причине (не важно какой) этот сервис должен быть на golang-е. Здесь покажем, как это можно сделать, используя ONNX.

Если вы это читаете, то, вероятно, или вы знакомы с обучением ML-моделей на Рython, библиотекой моделей huggingface, языковыми моделями BERT, или вы являетесь бэкенд разработчиком на golang.

В качестве примера будем использовать модель из библиотеки huggingface seara/rubert-tiny2-russian-sentiment, которая классифицирует сантимент текста.