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通义灵码助力函数计算FC实现函数编写
现在社会软件开发的复杂性不断增加,服务器配置和运维管理更复杂、开发效率变低。函数计算FC采用无服务器计算模式,用户只需要关注业务逻辑的实现,无需关心底层的服务器配置和运维管理,从而大大降低了运维成本和复杂性,而且具有弹性伸缩、快速部署、按需使用按量付费的特点。通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,可以帮助开发者快速编写高质量的代码,为开发者提供了强大的编程辅助功能。两者的结合让开发者可以更高效地编写函数代码,简化部署流程,提高开发效率。
通义灵码:是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级 实时续写、
自然语言
生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智 能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。 通义灵码官网及上手资料包:1、产品官网:...
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超级计算集群实现
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场景描述 本方案适用于自然语言训练场景,使用神龙 GPU云服务器(SCCGN6)+CPFS进行NLP的 训练,采用Bert模型。这里不使用容器,直接 使用裸机进行NLP的Bert训练,使用飞天AI加 速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。 解决问题 使用神龙GPU云服务器搭建NLP训练环 境 使用SCC的RDMA网络 使用CPFS存储训练数据 使用飞天AI加速训练工具加速训练 产品列表 神龙GPU云服务器(SCCGN6) SCC超级计算集群 CPFS共享存储
2018年在
自然语言处理
(
NLP
)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch 提出的BERT()模型。作为一种新 型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、理解、预测等各项NLP锦 标的桂冠。 尽管BERT效果惊人,但它需要的计算量非常大,原作者在论文中也表示每次只能预测 15%的词,因此模型...
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支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、
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数据库异地灾备
场景描述 适用于不满足于单地域,对数据可靠性 (RPO)和服务可用性(RTO)要求更高 的,希望防范断电、断网等机房故障,抵 御地震、台风等自然灾害,具备异地容灾 备份恢复能力的客户业务场景。 解决问题 1.实时备份,RPO达到秒级 2.表级恢复,故障恢复时间大大缩短 3.长期归档,自动管理备份生命周期 4.异地灾备,构建数据库灾备中心 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS 弹性公网IP(EIP) 负载均衡SLB 云数据库RDSMySQL 数据库备份服务DBS 对象存储服务OSS 数据湖分析服务DLA 数据管理服务DMS 数据传输服务DTS
通过部署云上异地热备中心和 数据传输
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DTS来实现数据库异地热备和恢复能力,当生产中心机房故障或遭遇
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灾害时,将灾备数据库实例直接升为主数据库实例,再将业务流量切换到异地热备 中心,从而可以更快恢复业务应用
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自然语言处理NLP
自然语言处理是为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具,已经广泛应用在电商、文化娱乐、金融、物流等行业客户的多项业务中。自然语言处理API可帮助用户搭建内容搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对话机器人等智能产品,也能够通过合作,定制个性化的解决方案。
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力,用户无需拥有丰富的算法背景,仅需标注或上传适量文档数据,即可通过平台快速创建算法模型并使用.
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自然语言处理
-多语言分词
将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断迭代更新,目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
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.文本信息抽取.智能文本分类.
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自然语言处理
-命名实体
我们为您提供的命名实体服务,可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,是进行深度文本挖掘,知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
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人工智能-
自然语言处理
-情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语,泰语,越南语,印尼语。
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人工智能-
自然语言处理
-词性标注
通过词性标注服务,用户可以快速的为每一个词附上对应的词性,结合分词服务,可以快速进行更深层次的文本挖掘处理,无需担心新词发现、歧义消除等问题。
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人工智能-
自然语言处理
-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体,当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取,请使用NLP自学习平台。
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人工智能-
自然语言处理
-中心词识别
多语言中心词(目前支持中文及英文)基于海量数据,使用电商标题中心词以及类目进行训练,通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度,进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本(一般小于25个词)的中心词。
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自然语言处理
-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类,当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化,请使用NLP自学习平台。
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