- Información general
- Primeros pasos
- Crear modelos
- Consumir modelos
- Paquetes ML
- Puntos finales públicos
- 1040: tipo de documento
- 1040 Anexo C: tipo de documento
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- Extractos bancarios: tipo de documento
- Conocimientos de embarque: tipo de documento
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- Cheques: 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
- Documentos de identidad: tipo de documento
- Facturas: tipo de documento
- Facturas Australia: tipo de documento
- Facturas China: tipo de documento
- Facturas en hebreo: tipo de documento
- Facturas India: tipo de documento
- Facturas Japón: tipo de documento
- Envío 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
- Recibos Japón: tipo de documento
- Avisos de pago: tipo de documento
- UB04: 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
Los 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.
No hay AI units cargadas cuando se entrenan y sirven modelos. Esto significa que puedes entrenar libremente modelos para mejorar el rendimiento, desarrollar nuevas capacidades y experimentar sin preocupaciones sobre incurrir en cargos adicionales de unidades de IA. Para obtener más información sobre las licencias, consulta la página de Lógica de medición y carga.