。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数

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OBS桶，一个用于上传字幕文件，另一个用于转储翻译后的字幕文件。 在 函数工作流 FunctionGraph中创建函数，当OBS桶收到上传的字幕文件后，会自动通知函数调用机器翻译 MT接口，对源语言进行目标语言翻译，并将翻译好的文件转储到OBS桶中。 使用自然语言处理 NLP服务，由函数工作流调用其文本翻译接口，实现对源文件的翻译。

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属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类 中文（zh） 机器翻译接口 文本翻译 翻译支持的原语言和目标语言请见表2 语种识别 支持识别的文本语种请见表3 文档翻译任务创建 文档翻译当前仅支持中英互译 文档翻译状态查询

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供更精准、个性化的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深

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格式为：https://IAM地区与终端节点地址/API接口URI 访问网址：地区与终端节点，获取IAM区域与终端节点地址。 目前 自然语言处理基础 、 语言生成 、 语言理解 和机器翻译服务的API均支持“华北-北京四”区域。 图1 IAM区域与终端节点 访问网址：获取用户Token，获取API接口的URI。 以cn-north4为例，则Request

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。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数

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"error_msg": "Authentication failed. Verify the token." } 父主题： 机器翻译服务接口说明

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免费试用：免费试用套餐包 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API 文档分类 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API 机器翻译接口 文本翻译 按需计费，详情请见价格详情页>文本翻译按需付费价格。 语种识别 免费试用：免费试用套餐包 包年包月：基础套餐包 按需计费：自然语言处理基础版API

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resolved 内部数据解析错误。 服务后台错误，请联系技术支持。 500 NLP.6101 Server inner error. 机器翻译服务内部异常。 请联系服务管理员。 400 NLP.6302 Reaching concurrency limitation, please

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"error_msg": "Authentication failed. Verify the token." } 父主题： 机器翻译服务接口说明

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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 智能问答机器人 QABot 开放能力 EI服务产品部 智能话务机器人 PhoneBot

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选择向量化模型，向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 当前向量化模型支持的最大长度为512 token，对应的中文约为512个字，英文与符号约900个字符，请注意分片长度。 长文本截断策略

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e Pre-trained Transformer）架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛用于自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速

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/aiservice/v1/moderation/image 文本内容审核 /aiservice/v1/moderation/text 机器翻译 支持文本翻译，语种检测，提供不同语种间的快速翻译能力。 文本翻译 /aiservice/v1/translate/translate 获取已支持的翻译语种

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