自然语言处理 NLP

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

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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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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 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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AstroZero当前支持对接如下云服务的API，本章节以自然语言处理为例，向您介绍如何使用华为云 API Explorer 导入连接器。 自然语言处理 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

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huaweicloud.com/sis/index.html。 场景描述 本章节以自然语言处理为例，向您介绍如何使用华为云API Explorer导入连接器。 前提条件 已在华为云的自然语言处理 NLP注册账号，并获取所用NLP资源对应区域的项目ID。 图1 获取项目ID 已获取AK（Access

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NLP大模型 文本对话 父主题： API

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n调用华为云NLP服务。 通过编写代码调用NLP服务API。 如果您是开发工程师，熟悉代码编写，华为云为您提供Java/Python等版本的SDK，方便您快速集成。详细介绍请参见如何使用SDK调用华为云NLP服务。 在开通NLP服务之前，可进入体验中心， 免费体验 NLP服务功能。

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师、自然语言处理开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图

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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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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和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。

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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 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 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 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 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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的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程，语音识别基础编程，人机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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