- Información general
- Primeros pasos
- Crear modelos
- Consumir modelos
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- Puntos finales públicos
- 1040: tipo de documento
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- Estados de cuenta bancarios: tipo de documento
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- CMS 1500: tipo de documento
- Declaración de conformidad de la UE: tipo de documento
- Estados financieros: tipo de documento
- FM1003: tipo de documento
- I9: tipo de documento
- Tarjetas de identificación: tipo de documento
- Facturas: tipo de documento
- Facturas2: tipo de documento
- Facturas Australia: tipo de documento
- Facturas China: tipo de documento
- Facturas Hebreo: tipo de documento
- Facturas India: tipo de documento
- Facturas Japón: tipo de documento
- Remisión de facturas: tipo de documento
- Listas de embalaje: tipo de documento
- Nóminas: tipo de documento
- Pasaportes: tipo de documento
- Órdenes de compra: tipo de documento
- Recibos: tipo de documento
- Recibos2: tipo de documento
- Recibos Japón: tipo de documento
- Notificaciones de remesas: tipo de documento
- UB04: tipo de documento
- Divulgación de cierre de hipotecas en EE. UU.: tipo de documento
- Facturas de servicios públicos: tipo de documento
- Títulos de vehículos: tipo de documento
- W2: tipo de documento
- W9: tipo de documento
- Idiomas admitidos
- Datos y seguridad
- Lógica de licencias y tarificación
- Tutorial
- Solución de problemas

Guía del usuario de Document Understanding
Infraestructura
linkLos modelos utilizados en los proyectos modernos son los mismos que los utilizados en los proyectos clásicos. Sin embargo, se han mejorado significativamente para beneficiarse de nuestro servicio de infraestructura y entrenamiento de modelos actualizados. Estas mejoras garantizan un uso eficiente de los recursos y una rentabilidad al conceder la capacidad de cargar y descargar modelos. Como actualización adicional, ahora tenemos implementaciones impulsadas por GPU, que ofrecen un rendimiento notablemente superior al de las CPU.
Los proyectos modernos también utilizan algoritmos sofisticados para el entrenamiento e implementaciones de modelos equilibrados, lo que da como resultado períodos de entrenamiento más rápidos y un uso más eficiente de los recursos. Se activa una sesión de entrenamiento automática cuando es necesario, que ofrece comentarios rápidos sobre el rendimiento. Las implementaciones de modelos, impulsadas por GPU, pueden escalar automáticamente según la demanda, eliminando la necesidad de ajustar las réplicas o sus tamaños.
En términos de rendimiento, cada cuenta puede procesar hasta 10 000 páginas por hora. Esta limitación se puede levantar a solicitud.
There are no AI units charged when training and serving models. This means you can freely train models to improve performance, develop new capabilities, and experiment without concerns about incurring additional AI units charges. For more information on licensing, check the Metering and charging logic page.