自然语言处理 NLP

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python编程语言。 NLP服务需要用户通过调用API接口，将需要文件识别成可编辑的文本，然后返回JSON格式的识别结果，用户需要通过编码将识别结果对接到业务系统或保存为TXT、Excel等格式。 首次使用NLP 如果您是首次使用NLP的用户，建议您学习并了解如下信息： 功能介绍

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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

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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CBS和NLP、SIS服务的关系 对话机器人服务 （CBS）融合了自然语言处理服务（NLP）和 语音交互 服务（SIS），应用在 智能问答机器人 中。 使用CBS时，无需开通NLP和SIS 服务。 父主题： 产品咨询类

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com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud

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NLP大模型 文本对话 父主题： API

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该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若E CS 未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本 CPU架构

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压缩NLP大模型 模型在部署前，通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。当前仅支持对NLP大模型进行压缩。采用的压缩方式是INT8，INT8量化压缩可以显著减小模型的存储大小，降低功耗，并提高计算速度。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。

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训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型

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NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型

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com/ocr/index.html。 图像识别服务 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。更多介绍，请参见https://support.huaweicloud

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自然语言处理的监控指标 功能说明 本节定义了自然语言处理服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索自然语言处理服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.NLP 监控指标 表1 NLP支持的监控指标

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调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型

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部署NLP大模型 创建NLP大模型部署任务 查看NLP大模型部署任务详情 管理NLP大模型部署任务 父主题： 开发盘古NLP大模型

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 LoRA微调：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法可以显著减少计算资源和时间消耗，同时在很多情况下，依然能够保持较好的模型性能。 基础模型 选择微调训练所用的基础模型，

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