云客服 CEC

 

云客服·呼叫中心CEC(Customer Engagement Center),面向企业提供全渠道智能化云联络中心服务。CEC融合VoLTE音视频、视频振铃和菜单(企视秀/名片等)、NLP、协作共享等最新技术,提供音视频客服、AI机器人(电销外呼/多轮会话/智能语音导航)及能力开放(一键双呼/语音通知/二次定制呼叫中心)等服务,并基于华为在电信、政府、银行、保险、互联网、医疗、教育、交通等行业实践沉淀,助力企业高效获客、触客、客服数字化转型。

 
 

    智能客服模型 更多内容
  • 对象模型

    对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型,如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 APP授权关系对象模型 参数

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  • 对象模型

    对象模型 API需要绑定ACL策略,ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型,如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。

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  • 应用模型

    应用模型 如何解决设计器部署实例时资源图标旁出现红色感叹号的问题? 设计器部署实例时需注意哪些关联关系?

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型管理

    模型管理 模型仓库 模型文件说明(标注) 模型文件说明(训练) 父主题: 数据资产

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  • 模型仓库

    模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后,调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容: 模型文件。 推理脚本,推理脚本命名为:customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。 新建模型仓库

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 模型微调

    完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别:可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型,“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型:选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型模型微调后存储的模型仓库。

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 读取模型

    读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 无 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

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  • 保存模型

    保存模型 概述 保存spark pipeline类型的模型到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型,pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 无 参数说明 参数 子参数

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  • 模型工程

    模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题: 预置算子说明

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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  • 模型适配

    可以看到获取的shape信息如下图所示。 图1 shape信息 PyTorch模型转换为Onnx模型(可选) 获取onnx模型有两种方式,方式一是使用官方提供的模型转换脚本将pytorch模型转换为onnx模型,方式二是对于提供了onnx模型的仓库,可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作,如果采用方式二,可以跳过此步骤。

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  • 模型部署

    模型部署 ModelArts提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上,这是一

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  • 公共模型

    公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义,在设计API的Body请求体或返回响应时,如果需要使用某种数据模型、公共响应等,可直接引用对应的公共模型,单击“公共模型”搜索框右侧,新建不同类型公共模型,CodeArts API提供以下7种公共模型定义:数据模型、公共响应、

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  • 模型适配

    模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题: 推理业务昇腾迁移通用指导

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  • 模型管理

    模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”,依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”,完成配置。 父主题: 其他操作

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  • 接口模型

    接口模型 查询接口模型 查看接口模型 修改接口模型 父主题: 数据模型管理

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  • 模型采集

    模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题: 应用模型

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息;同时也支持用户收藏模型,申请权限,添加标注,方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(旧版)。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

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