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深度学习6 更多内容
  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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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,

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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: 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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  • 对接API Explorer获取云服务API元数据信息

    单击,设置服务编排入参和出参。 在服务编排编辑器页面左侧,选择“连接器 > 华为云开放API > EI企业智能”,拖拽“自然语言处理”至画布中。 图5 拖拽“自然语言处理”至画布中 单击,设置基本信息。 图6 设置基本信息 表2 基本信息参数说明 参数 说明 标签 该图元的展示名。 名称 该图元的唯一标识,不能和其他图元相同。

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  • NLP大模型

    NLP大模型 文本对话 父主题: API

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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、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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  • 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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  • 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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  • 对接华为云API Explorer

    API > 自然语言处理基础服务接口说明》。 图5 API接口返回参数信息 在脚本中调用连接器 在脚本中,调用已创建的连接器,可实现与云服务NLP的对接。 参考开发一个简单脚本实例中操作,创建一个空白脚本。 图6 新建一个空白脚本 在脚本编辑器中,输入如下代码。 以“自然语言处理基础服务”中的“RunNer”接口为例。

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明,如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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  • 学习项目

    )。 项目规则 图6 项目规则 可见范围: 可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时

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  • 学习目标

    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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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  • NLP服务使用简介

    NLP服务使用简介 NLP服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供自然语言处理能力,用于文本分析及挖掘,常用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 调用API接口需要具备一定的编程开发能力,调用N

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  • 开发盘古NLP大模型

    开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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