- Información general
- Crear modelos
- Consumir modelos
- Paquetes ML
- 1040: paquete ML
- 1040 Anexo C - Paquete ML
- 1040 Anexo D - Paquete ML
- 1040 Anexo E - Paquete ML
- 1040x: paquete ML
- 3949a: paquete ML
- 4506T: paquete ML
- 709: paquete ML
- 941x: paquete ML
- 9465: paquete ML
- ACORD131 - Paquete ML
- ACORD140 - Paquete ML
- ACORD25 - Paquete ML
- Extractos bancarios: paquete ML
- Conocimientos de embarque: paquete ML
- Certificado de incorporación: paquete ML
- Certificado de origen: paquete ML
- Cheques: paquete ML
- Certificado de producto secundario: paquete ML
- CMS1500 - Paquete ML
- Declaración de conformidad de la UE: Paquete ML
- Estados financieros: paquete ML
- FM1003: paquete ML
- I9 - Paquete ML
- Documentos de identidad: paquete ML
- Facturas: paquete ML
- FacturasAustralia: paquete ML
- FacturasChina - Paquete ML
- Facturas en hebreo: paquete ML
- FacturasIndia - Paquete ML
- FacturasJapón - Paquete ML
- Envío de facturas: paquete ML
- Listas de embalaje: paquete ML
- Nóminas - - Paquete ML
- Pasaportes: paquete ML
- Órdenes de compra: paquete ML
- Recibos: paquete ML
- ConsejosDeRemesas: paquete ML
- UB04 - Paquete ML
- Facturas de servicios públicos: paquete ML
- Títulos de vehículos: paquete ML
- W2 - Paquete ML
- W9 - Paquete ML
- Puntos finales públicos
- Idiomas admitidos
- Datos y seguridad
- Lógica de licencias y tarificación
- Tutorial
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.