自然语言处理 NLP

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商用服务调用费用低至¥1.5/千次

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    nlp和深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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 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

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别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Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 什么是自然语言处理

    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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  • 自然语言处理 NLP

    通过开放的API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

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入处理训练数据集 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

    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: DeepSpeedAccelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型大规模数据集的训练。D

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  • CBS和NLP、SIS服务的关系

    CBSNLP、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 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NLPSIS 服务。 父主题: 产品咨询类

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  • 对接API Explorer获取云服务API元数据信息

    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、场景概念标签,具备目标检测属性识别等能力,帮助客户准确识别理解图像内容。更多介绍,请参见https://support.huaweicloud

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  • 对接华为云API Explorer

    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、场景概念标签,具备目标检测属性识别等能力,帮助客户准确识别理解图像内容。更多介绍,请参见https://support.huaweicloud

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  • NLP大模型

    NLP大模型 文本对话 父主题: API

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  • NLP服务使用简介

    户需要通过编程来处理识别结果。 您可以根据以下两种方式的介绍选择合适的使用方式: 通过可视化工具(如curl、Postman)发送请求调用NLP服务API。 如果您是开发初学者,有代码编写基础,对HTTP请求与编程基础有一定的了解。您可以通过postman调用调试API。详细介

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  • 压缩NLP大模型

    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

    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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  • 深度诊断ECS

    该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent,支持脚本下发执行。 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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  • 大模型开发基本流程介绍

    Models)通常指的是具有海量参数复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原始数据,确保数据的覆盖面多样性。例

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    处理算法,深度学习卷积神经网络相关知识 语音处理理论应用 介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型高级语音模型 自然语言处理理论应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览

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  • 自然语言处理的监控指标

    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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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    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理解人类语言。它能够执行多种任务,如对话问答、文案生成阅读理解,同时具备逻辑推理、代码生成插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段:预训练微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型

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  • 调用NLP大模型

    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

    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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  • 创建NLP大模型训练任务

    ,但需要大量的计算资源时间,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, 可在“从资产选模型”或者“从人物选模型”中进行选择。

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