深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准

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通过开放的API和调用示例，您可以使用 自然语言处理 服务的 自然语言处理基础 服务、 语言生成 服务、 语言理解 服务、机器翻译服务等功能。 开通服务 开通NLP服务 API文档 API概览 自然语言处理基础服务 语言生成服务 语言理解服务 机器翻译服务 02 购买 自然语言处理服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使

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Understanding，简称LU），为用户提供包括文本分类、情感分析等语言理解相关的API，可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。 机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中。 优势 功能全面

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内容生产：大语言模型可以基于给定的文本或主题生成连贯的文章、故事、对话等。 文本摘要：大语言模型可以对长文本进行摘要，提取关键信息，方便用户快速了解文本内容。 机器翻译：大语言模型可以处理多种语言之间的翻译任务，实现跨语言交流。 当前Fabric提供以下两种方式进行推理： 用公共推理服务进行推理：Fab

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和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO

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和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO

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Fundamentals）、语言生成（Language Generation，简称LG）、语言理解（Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。

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应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。

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。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数

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在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过 内容审核 模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模

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棋冠军柯洁，此后三年，星际，Dota2，德州扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤：

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所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

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属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类 中文（zh） 机器翻译接口 文本翻译 翻译支持的原语言和目标语言请见表2 语种识别 支持识别的文本语种请见表3 文档翻译任务创建 文档翻译当前仅支持中英互译 文档翻译状态查询

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E CS ），用于搭建DeepSeek-R1蒸馏版模型。 创建一个安全组，通过配置安全组规则，为 云服务器 提供安全防护。 方案优势 高性能 DeepSeek通过强化学习技术显著提升推理能力，支持多步骤逻辑推理，能够逐步分解复杂问题并解决问题。 低成本 提供高性价比的云 服务器 ，用户可以根据实际需求自定义不同规格的云服务器。

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格式为：https://IAM地区与终端节点地址/API接口URI 访问网址：地区与终端节点，获取IAM区域与终端节点地址。 目前自然语言处理基础、语言生成、语言理解和机器翻译服务的API均支持“华北-北京四”区域。 图1 IAM区域与终端节点 访问网址：获取用户Token，获取API接口的URI。 以cn-north4为例，则Request

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。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数

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"error_msg": "Authentication failed. Verify the token." } 父主题： 机器翻译服务接口说明

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免费试用：免费试用套餐包 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API 文档分类 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API 机器翻译接口 文本翻译 按需计费，详情请见价格详情页>文本翻译按需付费价格。 语种识别 免费试用：免费试用套餐包 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API

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DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training

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resolved 内部数据解析错误。 服务后台错误，请联系技术支持。 500 NLP.6101 Server inner error. 机器翻译服务内部异常。 请联系服务管理员。 400 NLP.6302 Reaching concurrency limitation, please

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