Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。

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编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本为空的内容进行过滤。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API以定制版API 定价 按需计费，不支持使用套餐包，使用时请在 自然语言处理 价格计算器 按需计费-自然语言处理定制版API中查看费用详情。 本API调用限制为20次/秒。

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源执行任何操作。 保留期到期后，若您仍未支付账户欠款，则对应的资源将会自动失效。 图1 按需计费NLP资源生命周期 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 避免和处理欠费 欠费后需要及时充值，详细操作请参见账户充值。 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费

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分词 功能介绍 对文本进行分词和词性标注处理。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo(); nlpDemo.nlpDemo(); } } 响应示例 成功响应示例 { "src_text":

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计费FAQ 如何查看NLP套餐用量明细？ 如何使自然语言处理停止计费？ 如何查看NLP折扣套餐到期日？

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public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo(); nlpDemo.nlpDemo(); } } 响应示例 成功响应示例 { "similarity":0

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public static void main(String[] args) { NLPDemo nlpDemo = new NLPDemo(); nlpDemo.nlpDemo(); } } 响应示例 成功响应示例 { "job_id":

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数代码并设置运行的条件，无需配置和管理 服务器 等基础设施，函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 自然语言处理 NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。

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说明 模型服务名称 自定义模型服务名称，不能为空。 模型类型 选择“NLP模型-昇腾云”，表示通过昇腾云的MaaS服务提供的NLP大模型访问方式。如果选择此模型进行问答，建议设置模型生成最大新词数不超过512。 访问地址 MaaS服务的模型服务的“API接口公网地址”。获取方式请参见步骤1：在MaaS部署模型服务。

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使用流程 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一款基于人工智能技术，针对各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的云服务，旨在帮助用户高效地处理文本，常用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 NLP服务需要用户通过调用A

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本章节以分词为例，介绍如何使用NLP Python SDK在本地进行开发。 该接口可以对文本进行分词处理，并将识别结果以JSON格式返回给用户。 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为云，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 已开通服务。 操作步骤 获取并安装NLP Python

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文字识别 OCR 开放能力 EI服务产品部 自然语言处理 自然语言处理基础 NLP 开放能力 EI服务产品部 语言理解NLPLU 开放能力 EI服务产品部 语言生成NLPLG 开放能力 EI服务产品部 知识图谱 NLPKG 开放能力 EI服务产品部 机器翻译 NLPMT 开放能力 EI服务产品部 对话机器人服务

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计费构成分析 可以将NLP领域套餐包的使用阶段按照计费模式分为两段：超出套餐包内的调用次数为按需计费，2个调用次数为100万的NLP领域套餐包为包年/包月计费。 按需计费 在2023/07/17 11:11:00 ~ 2024//07/17 23:59:59期间NLP领域版API的单价按0

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巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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标签列：保持默认值“is_anomaly”。 数据处理模式：保持默认值“训练”。 图2 数据预处理 单击“数据预处理”代码框左侧的图标。运行代码，对训练数据做数据预处理。 单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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支持用户通过本地上传或者AI市场导入的方式，导入模型包。 2 模型包名称 模型包的名称。 版本 模型包生成时的版本。 模型类型 模型的AI算法框架类型。 运行环境 AI算法框架匹配的Python语言版本。 创建时间 模型包生成的时间。 来源 模型包的来源。包括模型训练服务、本地上传和AI市场导入三种来源。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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